找到了脉冲神经网络最简单的代码实现教程！

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如果你想了解脉冲神经网络的工作原理，并想用PyTorch来实现它们，那你来对地方了。 现在深度学习主要基于人工神经网络（ANNs），尽管它们几乎在所有领域都表现出色，但并不真正代表实际智能和大脑功能。 正因如此，1952年首次出现了脉冲神经网络（SNN），其设计初衷是模仿大脑中的神经元。 详解 每个神经元都有一个状态，每当来自其他神经元的一个或多个脉冲到达时，每个脉冲都会乘以一个值（类似于ANNs中的操作），并与其他脉冲相加。 如果状态值超过阈值，神经元就会产生一个脉冲。 这就是脉冲神经网络的基础知识，接下来我们开始实现自己的SNN层。 如果大家想更进一步学习机器学习、深度学习、神经网络技术的可以看看以下文章（文章中提到的资料都打包好了，都可以直接添加小助手获取） <  人工智能资料分享  > 人工智能60天学 ………………………………