摘要
近年来，随着多媒体技术的快速发展，图文关联学习作为跨模态检索和理解的关键技术，受到了学术界和工业界的广泛关注。
传统的图文关联学习方法通常采用手工设计的特征表示和浅层模型，难以充分挖掘图文数据之间的复杂语义关联。
脉冲神经网络（SNN）作为一种模拟人脑神经元工作机制的新型神经网络，具有低功耗、高效率和生物可解释性等优势，为图文关联学习提供了新的研究思路。
本文首先介绍了图文关联学习和脉冲神经网络的基本概念和研究意义，然后重点综述了基于脉冲神经网络的图文关联学习模型的研究现状，包括特征提取、模型构建和优化方法等方面，并对不同方法的优缺点进行了比较分析。
最后，总结了该领域的挑战和未来发展趋势。
关键词：图文关联学习；脉冲神经网络；跨模态检索；特征提取；深度学习
#1.1图文关联学习
图文关联学习旨在挖掘图像和文本之间的语义对应关系，使得模型能够根据一种模态的信息检索或理解另一种模态的信息。
例如，给定一张图片，模型可以检索出描述该图片内容的文本描述，反之亦然。
图文关联学习是跨模态检索、图像captioning、视觉问答等应用的基础。
#1.2脉冲神经网络
脉冲神经网络（SpikingNeuralNetwork,SNN）是一种受生物神经元启发的计算模型，它使用离散的脉冲序列来传递信息，更接近真实神经元的工作方式。
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