时序表征学习

时序表征增强（TRE）：学习遗忘主导模式以增强时序脉冲特征

Temporal Representation Enhancement (TRE): Learning to Forget Dominant Patterns for Enhanced Temporal Spiking Features

对训练多时间步脉冲网络的人有用：用类特定贡献估计加时序累积找出主导语义模式并动态抑制，把监督从「时间不变」改成「时间互补」，可直接套到任意 SNN 骨干上提升时序判别力与特征多样性。