（图文|信息 编辑|信息 审核|李函）6月2日下午，Mohamed bin Zayed University of Artificial Intelligence ( MBZUAI )顾彬助理教授在逸夫楼做了题为“Energy-based Probing for Spiking Neural Networks”的学术报告。信息学院30余名师生聆听了报告。

   顾彬老师报告中首先介绍了脉冲神经网络的背景和前沿进展。当前深度神经网络在各领域都取得长足进步，但它们通常需要大量计算资源。脉冲神经网络由于其低能耗应用的潜力而越来越受到关注。

   以Leaky integrate-and-Fire神经元模型为例，顾彬介绍了脉冲神经网络的特点以及工作方式，并提出采用零阶优化的思路解决因信号不连续导致的梯度求解问题。最后，顾彬系统梳理了脉冲神经网络领域相关研究的热点问题和挑战，并展望了未来有价值的研究方向。

   与会师生对脉冲神经网络产生浓厚兴趣，在交流环节大家就脉冲神经网络的相关理论和应用场景与顾老师进行了热烈探讨。