LIF-神经元模型

重新审视 SNN 在线训练与部署：基于混合驱动 LIF 模型的梯度一致学习

Rethinking SNN Online Training and Deployment: Gradient-Coherent Learning via Hybrid-Driven LIF Model

HD-LIF 通过在上、下阈值区域采用不同的脉冲计算机制，把时序梯度分离并缓解替代梯度错位，为视觉任务中 SNN 的在线训练提供了一条在精度、显存占用与功耗之间取得平衡的路径；做低功耗视觉骨干或事件相机后端的研究者可直接替换 LIF 单元复用该机制。