뉴로모픽 컴퓨팅에서 동작시키는 스파이킹 신경망(SNN)을 일반적인 신경망의 오차 역전파법으로 그대로 학습시키기 어려운 주된 이유로 올바른 것은?

정답: B. 스파이크의 발생은 문턱값을 넘었는지 여부로 정해지는 불연속적인 동작이어서 미분할 수 없기 때문에

SNN의 각 뉴런은 입력된 스파이크를 막전위로 쌓아 가다가 문턱값을 넘으면 스파이크를 냅니다. 이 출력은 0인지 1인지가 불연속적으로 바뀌므로, 오차 역전파법에 필요한 기울기가 대부분의 점에서 0이 되거나 정의되지 않습니다. 그래서 학습할 때만 스파이크 함수를 매끄러운 함수로 근사한 기울기를 사용하는 방법이나, 일반 신경망으로 학습한 뒤 SNN으로 변환하는 방법이 연구되고 있습니다. 학습 방법의 확립은 뉴로모픽 컴퓨팅의 과제 중 하나입니다.