脉冲神经网络

脉冲神经网络是一类人工神经网络，它的单元之间像真实神经元那样交流：靠发出短促的、全有或全无的电信号小尖峰，也就是脉冲。普通网络里每个单元都不停地传递一个平滑的数值，而脉冲网络里的单元在内部积累的信号不够多时一直保持沉默，等积累到一定程度，就突然蹦出一个脉冲，然后再次安静下来。可以想象一排人正在往各自的桶里灌水，只在桶刚好溢出的那一刻喊一声，喊完又从空桶开始重新灌。信息并不藏在每声喊有多响，而藏在喊声出现的时刻和频率里。

这种以时间为核心的方式，让脉冲网络比常见的人工网络更接近大脑——常见网络里每个单元在每一步都输出一个稳定的数值。由于脉冲单元在不发放时什么都不做，整个网络大部分时间可以保持空闲，只在偶尔真正出现脉冲的那些瞬间才耗费能量。正是这种稀疏性，使研究者常把脉冲网络与类脑芯片搭配使用——那是专门为低成本运行它们而设计的硬件。人们既把它当作实用的低功耗机器学习系统来研究，也把它当作简化模型，帮助科学家理解活体大脑可能如何用脉冲来进行计算。