저번 월요일에는 이현종 연구원이 Autoencoder based on S4, diffusion model을 활용하여 스파이크 데이터로부터 양질의 latent를 뽑아내고 이를 통해 실제 뇌의 뉴런에서 발생하는 스파이크와 비슷한 스파이킹 패턴을 만들어낼 수 있는 인코더를 소개하는 논문을 발표했습니다. 해당 논문은 NeurIPS 2024에 spotlight session에 발표된 논문으로 대부분의 SNN 논문들이 top conference에서 poster session으로 발표된 것과는 다르게 spotlight session에 나온 양질의 논문으로 기존에 이미 개발된 것들을 조합한 것에 가깝지만 높은 스파이크 패턴 재현율과 다양한 실험을 통해 이러한 인코더 구조를 흥미롭게 보여주고 있어서 높은 가치가 있는 논문인 것 같습니다.