従来の勾配降下法とは異なり、スパイク ニューラル ネットワークは通常、より生物学的な STDP (スパイク タイミング依存可塑性) 学習戦略を使用して、ネットワークの接続重みを更新します。
スパイク ニューラル ネットワークでの更新に最も一般的に使用される方法は STDP 法です。STDP がシナプスの重みを更新する方法は次のとおりです: シナプス前パルスがシナプス後パルスよりも早く到着すると、長期増強 (LTP) が発生します。 ）効果、つまり
体重が増加します。逆に、シナプス前パルスがシナプス後パルスよりも遅れて到着すると、LTD、つまり
体重が減少します。
最も基本的な STDP は次のとおりです。
ここで、 はシナプス後パルスの発火時間、
はシナプス前パルスの発火時間、W(x) は次のとおりです。
また：
最終的には次のようになります。
このようにして、重みの変化と前後のパルスとの関係が確立されるため、SNN 重みの更新は上記の式で計算できます。
参照パス:スパイクタイミング依存の可塑性 - Scholarpedia