表 4. Supervised learning algorithm of spiking neural network based on convolution.
基于脉冲序列卷积的脉冲神经网络监督学习算法
| 算法 | 网络结构 | 神经元模型 | 脉冲形式 | 处理方式 | 特点 |
| SPAN | 单层 | LIF | 脉冲序列 | 离线/在线 | 卷积核转化脉冲序列 |
| PSD | 单层 | LIF/IM | 脉冲序列 | 离线/在线 | 仅卷积输入序列 |
| STKLR | 单层 | SRM | 脉冲序列 | 离线/在线 | 多种卷积核的利用 |
基于脉冲序列卷积的脉冲神经网络监督学习算法
| 算法 | 网络结构 | 神经元模型 | 脉冲形式 | 处理方式 | 特点 |
| SPAN | 单层 | LIF | 脉冲序列 | 离线/在线 | 卷积核转化脉冲序列 |
| PSD | 单层 | LIF/IM | 脉冲序列 | 离线/在线 | 仅卷积输入序列 |
| STKLR | 单层 | SRM | 脉冲序列 | 离线/在线 | 多种卷积核的利用 |