docs(10_Wiki): 위키 전체 재구성 — Topic_* 폴더를 4개 카테고리로 통합 + 대규모 중복 제거
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id: wiki-2026-0508-spiking-neural-networks-snns
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title: Spiking Neural Networks (SNNs)
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category: 10_Wiki/Topics
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status: verified
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canonical_id: self
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aliases: [snn, neuromorphic-nn, event-driven-nn, third-gen-nn]
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duplicate_of: none
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source_trust_level: A
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confidence_score: 0.9
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verification_status: applied
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tags: [neuromorphic, snn, deep-learning, brain-inspired, low-power]
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raw_sources: []
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last_reinforced: 2026-05-10
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github_commit: pending
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tech_stack:
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language: python
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framework: snntorch-norse-lava
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# Spiking Neural Networks (SNNs)
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## 매 한 줄
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> **"매 neurons fire discrete spikes — 매 event-driven, time-coded compute"**. SNN 은 매 biological neuron 의 spike train (LIF, Izhikevich) 을 모방한 third-generation neural network — 매 event-driven sparsity 의 ultra-low-power potential. 매 2026 의 Intel Loihi 2, IBM NorthPole, BrainScaleS-2 의 hardware 가 mature 단계.
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## 매 핵심
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### 매 vs ANN
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- **ANN**: continuous activations, synchronous, dense compute.
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- **SNN**: binary spikes, asynchronous events, sparse compute.
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- **Time as a dimension**: 매 information 의 spike timing / rate 에 인코딩.
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- **Power**: 매 event-driven 의 mW-scale (Loihi 2 의 ~74mW).
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### 매 neuron model
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- **LIF (Leaky Integrate-and-Fire)**: 매 simplest, hardware-friendly.
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- **Izhikevich**: 매 cortical regular spiking 의 biologically richer.
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- **Hodgkin-Huxley**: 매 ion-channel 수준 — 매 expensive.
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- **AdEx**: adaptive exponential — 매 sweet spot.
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### 매 encoding
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- **Rate coding**: 매 spike count / unit time = real value.
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- **Temporal coding**: 매 first-spike timing.
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- **Phase / population coding**: 매 spike pattern.
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### 매 training
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- **STDP (Spike-Timing-Dependent Plasticity)**: 매 biologically plausible, unsupervised.
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- **ANN-to-SNN conversion**: 매 trained ANN 의 weights 의 SNN 으로 transfer.
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- **Surrogate gradient**: 매 backprop 의 의 spike non-differentiability 의 우회 — 매 2026 의 standard.
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- **e-prop / online learning**: 매 BPTT 대체.
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### 매 응용
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1. **Edge AI** — 매 hearing aid, IoT sensor, drone (mW power).
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2. **Event-camera vision** — 매 DVS / Prophesee sensor 의 native fit.
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3. **Robotics** — 매 reflex / closed-loop control.
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4. **BCI** — 매 spike-train 의 native processing.
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5. **Neuromorphic computing** — 매 Loihi 2, NorthPole, SpiNNaker 2.
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## 💻 패턴
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### LIF neuron (snnTorch, surrogate gradient)
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```python
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import torch, torch.nn as nn, snntorch as snn
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class SpikingMLP(nn.Module):
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def __init__(self):
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super().__init__()
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self.fc1 = nn.Linear(784, 256)
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self.lif1 = snn.Leaky(beta=0.95, spike_grad=snn.surrogate.fast_sigmoid())
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self.fc2 = nn.Linear(256, 10)
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self.lif2 = snn.Leaky(beta=0.95, spike_grad=snn.surrogate.fast_sigmoid())
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def forward(self, x, T=25):
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m1 = self.lif1.init_leaky(); m2 = self.lif2.init_leaky()
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spk_rec = []
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for t in range(T):
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cur1 = self.fc1(x); spk1, m1 = self.lif1(cur1, m1)
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cur2 = self.fc2(spk1); spk2, m2 = self.lif2(cur2, m2)
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||||
spk_rec.append(spk2)
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return torch.stack(spk_rec) # [T, B, 10]
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```
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### Rate coding
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```python
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def rate_encode(image, T=25): # image in [0,1]
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return (torch.rand(T, *image.shape) < image.unsqueeze(0)).float()
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```
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### Surrogate gradient (custom)
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```python
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class ATan(torch.autograd.Function):
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@staticmethod
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def forward(ctx, x):
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ctx.save_for_backward(x); return (x > 0).float()
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@staticmethod
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def backward(ctx, grad_out):
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x, = ctx.saved_tensors
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return grad_out * (1 / (1 + (math.pi * x) ** 2))
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```
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### ANN→SNN conversion (rate-based)
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```python
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# train ANN with ReLU normally, then replace ReLU with IF neurons
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# scale weights so max activation == firing threshold
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def convert(ann_model, calibration_loader):
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for layer in ann_model.modules():
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if isinstance(layer, nn.ReLU):
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replace_with_IF(layer, threshold=compute_max_act(layer, calibration_loader))
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```
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### Event camera + SNN (Prophesee)
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```python
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from metavision_core.event_io import EventDatReader
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events = EventDatReader("recording.dat")
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# events: (x, y, polarity, timestamp_us)
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spike_tensor = events_to_spike_tensor(events, H=720, W=1280, T=25, dt=10000)
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||||
output = snn_model(spike_tensor)
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```
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### Loihi 2 deployment (Lava framework)
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```python
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from lava.proc.lif.process import LIF
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from lava.proc.dense.process import Dense
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from lava.magma.core.run_configs import Loihi2HwCfg
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lif = LIF(shape=(256,), du=0.5, dv=0.5, vth=10)
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dense = Dense(weights=W)
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dense.s_out.connect(lif.a_in)
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lif.run(condition=RunSteps(num_steps=100), run_cfg=Loihi2HwCfg())
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```
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### Norse (deep-learning style)
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```python
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import norse.torch as norse
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model = nn.Sequential(
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norse.LIFCell(),
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nn.Linear(256, 10),
|
||||
norse.LIFCell(),
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)
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```
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## 매 결정 기준
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| 상황 | Approach |
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|---|---|
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| Edge inference (mW) | ANN→SNN convert + Loihi 2 / Akida |
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| Event-camera | native SNN with surrogate gradient |
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| GPU prototyping | snnTorch / Norse |
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| Biological research | NEURON / Brian 2 |
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| Scale-out neuromorphic | SpiNNaker 2 / BrainScaleS-2 |
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**기본값**: 매 prototype 은 snnTorch + surrogate gradient. 매 deployment 는 ANN→SNN convert 후 Loihi 2 / Akida AKD1500.
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## 🔗 Graph
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- 부모: [[Neural-Networks]] · [[Neuromorphic-Computing]]
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- 응용: [[Edge-AI]] · [[Brain-Computer-Interface]]
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- Adjacent: [[SpiNNaker]]
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## 🤖 LLM 활용
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**언제**: literature summarization, surrogate gradient choice 추천, snnTorch boilerplate 생성.
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**언제 X**: hardware-specific tuning (Loihi 2 의 chip-level 의 quirk) — 매 vendor docs / community 의 expert.
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## ❌ 안티패턴
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- **GPU-only mindset**: SNN 의 GPU 의 simulation 은 ANN 보다 slow. 매 power 이득 은 neuromorphic HW 에서.
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- **Naive BPTT**: 매 spike 의 non-differentiability 무시. Surrogate gradient mandatory.
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- **Too few timesteps**: 매 T=5 의 rate coding 의 information 부족. T=25~100 typical.
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- **Ignoring conversion error**: ANN→SNN 의 accuracy drop. Calibration / threshold balancing.
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- **Wrong neuron model**: 매 LIF 만 가지고 의 모든 task fit. Task 별 적합 model 선택.
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## 🧪 검증 / 중복
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- Verified (Maass 1997, snnTorch docs 2025, Intel Loihi 2 papers, Tavanaei et al. 2019 review, Eshraghian 2023).
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- 신뢰도 A.
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## 🕓 Changelog
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| 날짜 | 변경 |
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|---|---|
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| 2026-05-08 | Phase 1 |
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| 2026-05-10 | Manual cleanup — SNN fundamentals + 2026 neuromorphic stack |
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Reference in New Issue
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