Spiking Neural Networks (SNN) / Mạng nơ-ron Spiking

📖 Spiking Neural Networks (SNN)

Definition (English):

SNNs communicate via discrete spikes (action potentials) instead of continuous activations, mimicking biological neurons more closely. Neuron models: Leaky Integrate-and-Fire (LIF), Izhikevich. Training: surrogate gradients (backprop through time), STDP (Spike-Timing-Dependent Plasticity – unsupervised). SNNs are energy-efficient on neuromorphic hardware (event-driven, sparse computation). Applications: edge AI, robotics, sensory processing, brain-computer interfaces.

📖 Mạng nơ-ron Spiking

Định nghĩa (Tiếng Việt):

SNN giao tiếp qua spike rời rạc (tiềm năng hành động) thay vì activation liên tục, mô phỏng nơ-ron sinh học chính xác hơn. Mô hình nơ-ron: Leaky Integrate-and-Fire (LIF), Izhikevich. Huấn luyện: surrogate gradients (backprop through time), STDP (Spike-Timing-Dependent Plasticity – không giám sát). SNN tiết kiệm năng lượng trên phần cứng neuromorphic (event-driven, tính toán thưa). Ứng dụng: edge AI, robot học, xử lý cảm giác, giao diện não-máy tính.

📂 Phân loại: Neuromorphic