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基于FPGA的脉冲神经网络模型设计与实现（含伪代码）
脉冲神经网络(Spiking Neural Network, SNN)是一种模拟生物神经系统处理信息的计算模型，通过模拟神经元之间的脉冲传递和处理过程，展现出强大的学习和识别能力。随着人工智能技术的不断发展，SNN因其独特的生物可解释性和低能耗特性而受到广泛关注。然而，SNN的计算复杂性和实时性要求给传统处理器带来了巨大挑战。FPGA(现场可编程门阵列)作为一种高性能的可重构计算平台，为SNN的实现提供了有力支持。本文将探讨基于FPGA的脉冲神经网络模型的设计与实现，并给出部分关键代码。
