스파이크 신경망(Spiking Neural Networks, SNNs)은 생물학적으로 더욱 현실적인 방식으로 뇌의 신경 활동을 모사하는 신경망 모델이다. 기존의 인공신경망(ANN)이나 딥러닝 모델보다 더 뇌에 가깝게 동작하는 방식으로, 뉴런이 특정 임계값을 넘을 때만 활동 신호(스파이크)를 발화하는 것을 특징으로 한다.스파이크 신경망의 주요 특징뉴런 모델:SNN에서는 뉴런이 일정한 활성화 함수로 출력을 연속적으로 계산하는 대신, 이벤트 기반으로 작동한다. 뉴런은 입력 신호가 누적되어 특정 임계값(threshold)에 도달할 때까지 기다리며, 임계값을 넘는 순간에만 "스파이크"를 발화한다.대표적인 뉴런 모델로는 LIF(Leaky Integrate-and-Fire)와 Izhikevich 뉴런 모델 등이 있다..
