Python实现神经网络的脉冲编码（Spiking Neural Networks）：事件驱动的底层仿真 大家好，今天我们来深入探讨脉冲神经网络（Spiking Neural Networks, SNNs）的实现，重点是如何使用Python进行事件驱动的底层仿真。与传统的人工神经网络（Artificial Neural Networks, ANNs）不同，SNNs更接近生物神经元的运作方式，使用离散的脉冲（spikes）进行通信和计算。这种特性使得SNNs在处理时序数据、低功耗计算等方面具有优势。 1. SNNs基础概念回顾 在深入代码之前，我们先简要回顾SNNs的核心概念： 神经元模型： SNNs中最常用的神经元模型是Leaky Integrate-and-Fire (LIF) 模型。它模拟了神经元接收输入、整合电位、达到阈值并产生脉冲的过程。 脉冲： 神经元输出的基本单元，通常表示为一个时间戳。 突触： 神经元之间的连接，具有权重，决定了脉冲传递的强度。突触也可能具有延迟，影响脉冲到达的时间。 突触后电位（Post-Synaptic Potential, PSP）： 当一个脉冲到达 …