La différence essentielle entre le renforcement des réseaux de neurones et les ANN de génération précédente

J'ai étudié Spiking Neural Networks en ligne à partir de divers articles, principalement Maass (1997) . Je ne suis pas tout à fait sûr de comprendre ce qui différencie le code d'impulsion de SNN des ANN précédents, qui sont considérés comme un code de taux. J'ai une formation en neuroscience, donc je comprends les termes et le ratio, je demande concernant la mise en œuvre réelle.

La différence pratique est-elle que lorsque chaque neurone met à jour son état actuel dans un SNN, il traite de toute l'histoire de chaque neurone pré-synaptique et pas seulement de la dernière étape? Est-ce cela qui lui donne des caractéristiques temporelles qui font défaut à la génération précédente d'ANN?

Ouais; chaque neurone du réseau de dopage intègre son entrée, au lieu de simplement additionner l'entrée du pas de temps précédent comme dans l'ancien modèle analogique.