蓋世汽車訊 我們都想要一個具有超強記憶力、超高運算力和聰明才智的大腦，但如何設計這樣的大腦呢？真正的大腦由約800億個神經元組成，這些神經元通過數以萬計的突觸形式的連接相互協調，但人腦沒有像標準筆記本電腦那樣的中央處理器。
相反，許多計算是并行運行的，并且會比較結果。雖然人腦的運行原理還沒有完全理解，但使用現有的數學算法可以將深度學習原理改造成更像人腦的系統。這種受大腦啟發的計算范式——尖峰神經網絡（SNN）——提供了一種計算架構，與使用光學和電子元件的系統的潛在優勢非常吻合。
在SNN中，信息以尖峰或動作電位的形式處理，即真實神經元放電時發生的電脈沖。這兩種形式的一個關鍵特性是使用異步處理，這意味著尖峰在出現時會被及時處理，而不是像傳統神經網絡那樣被批量處理。因此SNN能夠對其輸入的變化做出快速反應，并比傳統神經網絡更有效地執行某些類型的計算。
SNN還能夠實現在傳統神經網絡中難以或不可能實現的某些類型的神經計算，例如時間處理和脈沖時間依賴可塑性（STDP），其中STDP是赫布型學習（Hebbian learning）的一種形式，允許神經元根據尖峰脈沖的時間改變突觸連接。（赫布學習被概括為“一起放電的神經元連接在一起”，適用于模擬大腦學習能力可塑性的數學）。
來源：蓋世汽車
作者：劉麗婷
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