Modèles du neurone biologique
Les différents modèles de neurones à impulsions peuvent être divisés en différentes catégories : les modèles mathématiques les plus détaillés sont les modèles de neurones biophysiques (également appelés modèles de Hodgkin-Huxley) qui décrivent la tension membranaire en fonction du courant d'entrée et de l'activation des différents canaux ioniques. Plus simple mathématiquement, les modèles d'intégration-et-tir décrivent la tension membranaire en fonction du courant d'entrée et prédisent les impulsions sans description des processus biophysiques à l'origine du potentiel d'action. Des modèles encore plus abstraits prédisent uniquement les impulsions de sortie (mais pas la tension membranaire) en fonction de stimulation pouvant provenir d'une entrée sensorielle ou pharmacologique.
Réseau de neurones à impulsions
On peut citer par exemple le challenge ImageNet de 2012 qui a propulsé ces solutions en mettant en avant des résultats exceptionnels (de 25% pour les meilleures solutions en 2011 à 16% pour les premières approches ANN de 2012).Pour autant, des limites dans ce modèle existent, la principale d'entre elles est le nombre d'exemples nécessaires lors de l'apprentissage. Plus le problème est complexe et plus la quantité de données nécessaires est importante, si bien qu'il existe des jeux de données de plusieurs millions d'images dont plus de la moitié est annotée manuellement. Il faut en moyenne deux à trois semaines avec 8 cartes graphiques (GPU) pour faire converger le réseau entraînant des coûts énergétiques importants .