深度脉冲神经网络（SNNs）与传统深度学习模型在神经元模型和信号处理上有哪些关键差异？

深度脉冲神经网络（SNNs）与传统深度学习模型在神经元模型和信号处理上存在着本质的区别。传统深度学习模型，如多层感知机、卷积神经网络（CNNs）和递归神经网络（RNNs），通常采用连续激活函数和梯度下降算法，侧重于从输入数据中学习特征表示。而在SNNs中，神经元模型更贴近生物神经元的工作原理，使用脉冲或尖峰信号进行信息传递。每个神经元在特定的时刻仅在激活时发出脉冲，并通过突触与其它神经元相连，这种方式使得信息传递具有时间依赖性和稀疏性。

参考资源链接：[深度脉冲神经网络：生物启发与深度学习的结合](https://wenku.csdn.net/doc/2v8reyqmvd?spm=1055.2569.3001.10343)

SNNs中的脉冲神经元模型通常包含一个膜电位积分器和一个阈值检测器，当电位超过阈值时，神经元就会发出一个脉冲，并将其重置。这种机制允许SNNs模拟真实神经元的动态行为和生物同步现象，如脉冲定时和节律模式。此外，SNNs的脉冲信号传输不仅能够编码关于事件发生的幅度信息，还能够编码关于事件发生时间的信息，这为时间序列数据的处理提供了新的可能性。

在信号处理方面，SNNs利用脉冲编码的方式，能有效地在时间和空间上进行稀疏信息编码。这种编码方式使得SNNs在处理需要低能耗和快速反应时间的应用中具有潜在优势，例如在机器人控制和实时信号处理中。然而，这也给训练SNNs带来了新的挑战，因为传统的基于梯度的优化方法通常不适用于处理离散和稀疏的脉冲信号。因此，研究者们开发了多种训练策略，如脉冲时间依赖可塑性（STDP）和脉冲驱动学习规则，来调整神经元间的连接权重。

这篇博士论文《深度脉冲神经网络：生物启发与深度学习的结合》深入探讨了这些差异，并提供了理论分析和实验结果。通过该论文，研究者和工程师能够获得关于如何在SNNs中实现有效的学习和信号处理的见解。

参考资源链接：[深度脉冲神经网络：生物启发与深度学习的结合](https://wenku.csdn.net/doc/2v8reyqmvd?spm=1055.2569.3001.10343)