基于FPGA的脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)（含偽代碼）

脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Spiking Neural Network, SNN)是一種模擬生物神經(jīng)系統(tǒng)處理信息的計(jì)算模型，通過模擬神經(jīng)元之間的脈沖傳遞和處理過程，展現(xiàn)出強(qiáng)大的學(xué)習(xí)和識(shí)別能力。隨著人工智能技術(shù)的不斷發(fā)展，SNN因其獨(dú)特的生物可解釋性和低能耗特性而受到廣泛關(guān)注。然而，SNN的計(jì)算復(fù)雜性和實(shí)時(shí)性要求給傳統(tǒng)處理器帶來了巨大挑戰(zhàn)。FPGA(現(xiàn)場(chǎng)可編程門陣列)作為一種高性能的可重構(gòu)計(jì)算平臺(tái)，為SNN的實(shí)現(xiàn)提供了有力支持。本文將探討基于FPGA的脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)，并給出部分關(guān)鍵代碼。