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[G1-Sync] Manual knowledge update

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Antigravity Agent
2026-04-30 22:42:02 +09:00
parent 0bd4f19e38
commit c36c0644a1
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10_Wiki/Topics/Spiking-Neural-Networks-SNNs.md
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@@ -2,7 +2,7 @@
id: SNN-001
category: "10_Wiki/💡 Topics/AI"
confidence_score: 1.0
tags: [ai, neuroscience, snn, neuromorphic-computing, energy-efficiency]
tags: [ai, neuroscience, snn, neuromorphic-computing, energy-[[Efficiency]]]
last_reinforced: 2026-04-26
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@@ -16,7 +16,7 @@ last_reinforced: 2026-04-26
- **세부 내용:**
- **Leaky Integrate-and-Fire (LIF):** 입력을 시간에 따라 통합하다가 임계치를 넘으면 발화하고 초기화되는 기본 뉴런 모델.
- **Temporal Coding:** 정보가 스파이크의 타이밍에 담겨 있어 시간적 선후 관계 처리에 매우 민감함.
- **Neuromorphic Hardware:** SNN 연산에 최적화된 하드웨어 (예: 인텔 Loihi, IBM TrueNorth)와 결합하여 효율성 극대화.
- **Neuromorphic [[Hardware]]:** SNN 연산에 최적화된 하드웨어 (예: 인텔 Loihi, IBM TrueNorth)와 결합하여 효율성 극대화.
- **Learning Algorithms:** 미분이 불가능한 스파이크 특성 때문에 전통적인 역전파 대신 STDP(Spike-Timing-Dependent Plasticity)와 같은 지역적 학습 규칙 활용.
## ⚠️ 모순 및 업데이트 (Contradictions & RL Update)