Le projet snn-pcn est une implémentation de réseaux de neurones spiking (SNN) pour la classification d'images. Il se compose de deux parties : une couche d'extraction de caractéristiques (CSNN) entraînée avec un apprentissage non supervisé de type STDP et une couche de classification (Readout) entraînée avec un apprentissage supervisé de type STDP. Le projet se concentre sur la couche de classification et introduit une règle d'apprentissage supervisé STDP ainsi qu'une architecture d'entraînement appelée Neurones Compétitifs Appariés (PCN).