如何构建一个大脑（而不失去你自己的）：神经形态计算简介
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随着像 OpenAI 这样的前沿实验室投入数十亿美元用于计算资源，那些旨在紧密模仿人脑的第三代高效能神经网络正变得越来越重要。

最近我深入研究了神经形态计算，因此这篇博客旨在记录我所学到和阅读的一切内容。我的目标是构建一个最小的、受大脑启发的模型，它能够高效节能，并且可以对图像进行分类。我跳过了数学推导，而是从直觉角度进行阐述，并附上了一些代码片段。你可以在我的 GitHub 上找到完整的代码。
在本篇博客中，我将涵盖以下内容：

✨从神经科学的角度了解大脑是如何运作的
✨在 MNIST 数据集上训练脉冲神经网络（SNN）
✨计算模型的能效
✨为什么 SNNs 有效
✨类脑硬件
让我们开始吧！
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