超越低通动力学：基于谐振神经元的频率选择性脉冲储备池
arXiv:2610.37906v1 发布类型：新 摘要：脉冲储备计算将固定递归储备池的训练效率与事件驱动推理的能量效率相结合，其中计算由稀疏脉冲触发，而非在每个时间步都进行密集运算。然而，现有的脉冲储备池几乎完全依赖于漏积分-发放（LIF）神经元，其低通特性限制了它们区分不同时间频率所编码信息的能力。我们提出了HRF-Res，一种液态状态机，其中LIF神经元被异质的谐波谐振-发放（HRF）神经元群体所取代。这些神经元具有内在的振荡动力学，并能选择性地响应输入频率，从而使储备池能够捕捉频