Spiking Neural Networks (SNNs) are
machine learning models designed with spike-based computations and bio-inspired learning algorithms [1]}. Neurons communicate information using spikes via synapses.
SNNs are used to implement both supervised and unsupervised machine learning approaches. Our focus is on supervised approaches, where a machine learning model is first trained using training data, and then deployed for inference with in-field data.

Сети спайковых нейронов (Spiking Neural Networks, SNNs) - это модели машинного обучения, разработанные на основе вычислений с использованием спайков и биоинспирированных алгоритмов обучения [1]. Нейроны обмениваются информацией с помощью спайков через синапсы.

SNN используются для реализации как надзорных, так и бесправных подходов машинного обучения. Наше внимание сосредоточено на надзорных подходах, где модель машинного обучения сначала обучается с использованием тренировочных данных, а затем применяется для вывода с использованием данных в полевых условиях.