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摘要：脉冲神经元网络（SNN）由于其时空动态性、编码机制多样、事件驱动等优点，受到神经形态工程和类脑计算研究者的广泛关注。本文对SNN进行综述，旨在帮助其他领域的研究者了解和熟悉SNN领域甚至对SNN产生兴趣。本文将介绍神经元模型、编码方法、训练算法和神经形态计算平台。本文分析了几种神经模型、编码方法、学习算法和神经形态计算平台的优缺点，并据此提出了一些预期发展，如改善神经元模型的仿生性和计算成本之间的平衡、复合编码方法、SNN中的无监督学习算法、数模计算平台等。
主要关键词
