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穩態突觸可塑性（Homeostatic Synaptic Plasticity）是一組經驗依賴的突觸強度特定變化的可塑性機制，對于大腦學習和記憶具有重要作用。其通過動態調節突觸強度來穩定神經元或回路活動。在細胞層面，研究表明，若單個神經元能夠在特定時間內評估其活動強度，并據此動態向上或向下調整其突觸權重，以使活動水平接近預定義的設定值，那么即使面臨突觸強度和連通性的變化，網絡活動也將展現出穩定性。

同時，新皮層神經元發現突觸縮放機制，作為穩態突觸可塑性的一種表現形式，能夠調整與神經元相關的所有突觸的強度，通過倍數放縮保持激勵間的相對強度差異。穩態突觸縮放一般通過調節AMPA受體在突觸處的傳遞或保留來調制連接強度。除了全局乘性調節，突觸縮放還可以通過突觸特異性過程觸發，從而實現對突觸強度的局部控制。

脈沖神經網絡(SNN)被譽為第三代神經網絡，具有豐富的時空動力學特性。在SNN中，神經元通過采用脈沖通信、事件驅動，僅對輸入脈沖事件作出響應，具有高效的資源利用率。

盡管SNN側重模擬生物神經特性，但大部分模型缺乏復雜的動力學特性和突觸變化的自適應性，忽視了這種縮放機制的作用，這限制了SNN的學習效率和潛在應用。將穩態突觸縮放機制有效整合到SNN的學習范式中，仍是一個具有挑戰性的問題。盡管一些研究將該機制融入SNN，通過強約束引導網絡活動趨近于設定點，但限制了學習的靈活性。近年來，基于梯度學習的方法在SNN中廣泛應用，實現了更高的性能。然而，突觸權重在每個訓練周期中是靜態的，這使得SNN在受到擾動或連續性場景中表現脆弱。因而在抗擾動性和持續學習等任務中表現不佳。