Awesome スパイキングニューラルネットワーク

厳選された読書リスト（いわゆる「Awesome」リスト）で、スパイキングニューラルネットワーク（SNN）に関する研究論文とコードを収集しています。SNNは、生物学的ニューロンの通信方法に大まかに着想を得た人工ニューラルネットワークの一種で、連続的な数値ではなく離散的な「スパイク」を使用して情報を伝達します。このリストはメンテナーによって積極的に更新されています。

内容

• 年ごとに整理された論文 — エントリは2023年、2024年、2025年、2026年にグループ化されており、最近の研究を一目で確認できます。
• 発表場所タグ — 各論文には発表場所（例：ICML、ICLR、AAAI、NeurIPS、CVPR、Nature、Science）がラベル付けされています。これにより、会議やジャーナルの名声でフィルタリングできます。
• リンク — ほぼすべてのエントリには論文ページへのリンク（場合によってはコードリポジトリへのリンク）が含まれており、全文を読んだり実装を試したりできます。
• ニュースセクション — READMEの上部では、論文のバッチが追加された時期を追跡しています（例：「AAAI 2026のSNN関連論文を更新（33件）」）。これらの更新を展開および折りたたんで、更新履歴を確認できます。

構築方法

これはコミュニティ駆動のプロジェクトです。READMEは、見落とされたSNN論文を見つけた人なら誰でも、プルリクエスト（標準的なGitHub貢献ワークフロー）を提出して追加することを歓迎します。メンテナーは追加をレビューしてマージするため、リストは時間とともに成長します。

対象読者

スパイキングニューラルネットワークの分野で研究、学習、または開発に携わる研究者、学生、エンジニア—複数の会議サイトを検索することなく、最新の論文とそのコードを単一の整理された場所で見つけたいすべての人。すべてのエントリにクリック可能なリンクがあるため、現在のSNN研究の様子を理解するための実用的な出発点でもあります。

**要するに：**SNNの論文とコードを、年と発表場所で並べ、元のソースへの直接リンクを備えた、継続的に更新されるコミュニティ貢献型ディレクトリです。