脉冲神经网络（Spiking Neural Networks，SNN）是一种神经网络模型，受到生物大脑神经元工作方式的启发，用于模拟和复制生物神经元之间的信息传递。与传统的神经网络模型（如前馈神经网络或卷积神经网络）不同，SNN 的核心元素是脉冲神经元，这些神经元以离散的脉冲信号传递信息。
以下是关于脉冲神经网络的一些关键概念和特点：
脉冲神经元（Spiking Neurons）：脉冲神经元是 SNN 的基本构建块。它们模拟生物神经元，具有膜电位（membrane potential），并在电位超过某个阈值时生成脉冲。这些脉冲传递神经元之间的信息。
时序编码：SNN 利用脉冲的时间信息来编码输入数据和网络中的信息。不同的输入脉冲到达时间可以传递不同的信息，这是一种与传统神经网络不同的编码方式。
神经突触：脉冲神经元之间的连接使用脉冲神经突触来建模。这些突触可以有权重，用于调节信息传递的强度。突触通常包括长时程突触和短时程突触，以模拟生物神经突触的特性。
可变时延：脉冲的传播具有可变时延，这与生物神经元的传播方式相似。不同的突触可能有不同的传播时延。
训练方法：与传统神经网络不同，SNN 的训练方法通常更具挑战性，因为它涉及到时序信息和脉冲编码。常见的训练方法包括 Spike-Time-Dependent Plasticity (STDP) 等。
应用领域：SNN 主要用于模拟和研究生物神经系统，但也在一些应用中表现出潜力，如脉冲编码的感知处理、事件驱动的机器学习、神经机器接口等。
需要注意的是，SNN 相对于传统神经网络在硬件上的实现和软件仿真方面存在一些挑战，因为它们的计算方式与传统的前馈神经网络或循环神经网络不同。然而，SNN 仍然是一个备受关注的研究领域，因为它们在模拟生物神经系统和处理时间相关信息方面具有独特的潜力。