#脉冲神经网络

BindsNET是一个Python库，通过PyTorch的Tensor功能在CPU或GPU上模拟尖峰神经网络（SNNs）。该库旨在开发生物启发的机器学习和强化学习算法，包含丰富的实验示例和结果分析。BindsNET还兼容OpenAI gym环境库，并支持Docker镜像部署。这一项目在生物启发神经与动态系统实验室进行，核心理念是利用尖峰时间依赖可塑性（STDP）来调整神经元间的突触权重，以解决机器学习和强化学习中的问题。

Norse是一个基于PyTorch的脉冲神经网络深度学习库，提供生物启发的神经元组件。它利用神经元的稀疏性和事件驱动特性，为研究人员和开发者提供现代化基础设施。Norse支持多种神经元模型、突触动力学和算法，并提供数据集集成和任务示例，适用于不同规模的实验环境。