人工神經網路轉脈衝網路（ANN 轉 SNN）

直接訓練脈衝網路之外的另一途徑，是先以標準工具訓練傳統人工神經網路，再將其映射為等效的脈衝網路，通常是把激活值編碼為發放率，並校正閾值使脈衝計數逼近原激活值。此法善用成熟的人工神經網路訓練，且能在脈衝基底上達到相當的準確度。

典型缺點是延遲與能量：忠實的發放率編碼需要許多時間步來平均，侵蝕了稀疏性優勢，且轉換假設運算能乾淨地映射為脈衝。近期方法已減少所需時間步，但對延遲關鍵、能量關鍵的腦機介面用途，直接訓練的稀疏時序脈衝網路常更受青睞。