Quelle est la principale raison pour laquelle les réseaux de neurones à impulsions (SNN), les modèles exécutés en calcul neuromorphique, sont difficiles à entraîner directement par la rétropropagation utilisée pour les réseaux de neurones ordinaires ?

Réponse : B. L'émission d'une impulsion est une opération discontinue, décidée par le franchissement ou non d'un seuil, et n'est donc pas dérivable

Chaque neurone d'un SNN accumule les impulsions reçues sous forme de potentiel de membrane et émet une impulsion lorsqu'il franchit un seuil. Comme cette sortie passe de façon discontinue de 0 à 1, le gradient dont la rétropropagation a besoin est nul presque partout ou n'est pas défini. On étudie donc l'utilisation, pendant l'entraînement seulement, de gradients qui approchent la fonction d'impulsion par une fonction lisse, ou l'entraînement d'un réseau classique ensuite converti en SNN. La mise au point de méthodes d'entraînement est l'un des défis du calcul neuromorphique.