脉冲神经网络#

作者: Liuhui & Jiangbo

脉冲神经网络(SNN)模块是一个用于构建和训练脉冲神经网络的开发工具，是一种模拟大脑中神经元之间电信号传输的神经网络。该模块提供了一组丰富的工具，使开发者能够轻松构建、训练和评估脉冲神经网络模型。 分别从以下几个方面介绍SNN的相关内容：

  1. 神经元模型, 主要介绍了SNN的神经元模型原理及使用，参考 脉冲神经元模型；

  2. 梯度计算, 主要介绍了SNN的梯度计算原理及使用，参考 伪梯度函数；

  3. 损失函数, 主要介绍了SNN的损失函数原理及使用，参考 损失函数；

  4. 数据集, 主要介绍了SNN的训练数据集的准备，参考 数据集；

  5. 编码器, 主要介绍了SNN的编码器原理及使用，参考 脉冲编码方式；

  6. SNN构建和训练, 主要介绍了SNN的使用方法，参考 脉冲神经网络构建和训练。

神经元模型
梯度计算
损失函数
数据集
编码器
SNN构建和训练

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