ENABLING SPIKE-BASED BACKPROPAGATION FOR TRAINING DEEP NEURAL NETWORK ARCHITECTURES
能够基于脉冲的反向传播的训练深层神经网络
然鹅，ANN-SNN转换框架不能够获取时域动态特征。另一方面，由于信号的不连续性，以及脉冲函数的不可微分性质，利用输入脉冲事件直接训练深度snn仍然是一个困难的问题。
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