Awesome 脉冲神经网络

一个精选阅读列表（所谓的“Awesome”列表），收集关于脉冲神经网络（SNN）的研究论文和代码。SNN是一种人工神经网络，其灵感大致来源于生物神经元之间的通信方式——它们使用离散的“脉冲”而非连续数值来传递信息。该列表由维护者积极更新。

内容

• 按年份组织的论文 — 条目分组在2023、2024、2025和2026年下，让你一目了然地看到近期工作。
• 场所标签 — 每篇论文都标注了发表地点（例如，ICML、ICLR、AAAI、NeurIPS、CVPR、Nature、Science）。这让你可以按会议/期刊的声望进行筛选。
• 链接 — 几乎每个条目都包含指向论文页面的链接（有时还有指向其代码仓库的链接），以便你阅读全文或尝试实现。
• 新闻部分 — README的顶部跟踪论文批次添加的时间（例如，“更新AAAI 2026中的SNN相关论文（33篇）”）。你可以展开和折叠这些更新以查看更新历史。

构建方式

这是一个社区驱动的项目。README邀请任何发现被忽略的SNN论文的人通过提交拉取请求（标准的GitHub贡献工作流）来添加它。维护者随后审查并合并添加内容，这就是列表随时间增长的原因。

适用人群

研究人员、学生或工程师，正在从事或探索脉冲神经网络领域——任何想要一个单一、有组织的地方来查找最新论文及其代码，而无需在多个会议网站之间搜索的人。因为每个条目都有可点击的链接，它也是了解当前SNN研究样貌的实用起点。

**简而言之：**一个持续更新、社区贡献的SNN论文和代码目录，按年份和发表场所排序，并直接链接到原始来源。