Spiking Neural Networks (SNNs)의 급격한 확장은 생물학적 영감, 계산 구조 및 하드웨어 적합성 측면에서 크게 다른 학습 알고리즘의 급증으로 이어졌습니다. 이러한 발전에도 불구하고, 이 분야에는 이러한 접근 방식들을 체계적으로 정리하고 개념적 관계를 명확히 하는 통합되고 세밀한 분류 체계(Taxonomy)가 부족한 실정입니다. 본 조사(Survey)는 대리 기울기 역전파 (Surrogate-gradient backpropagation), 로컬 및 3요소 학습 규칙 (Local and three-factor learning rules), 생물학적 영감을 받은 가소성 메커니즘 (Biologically inspired plasticity mechanisms), ANN-to-SNN 변환 파이프라인 (ANN-to-SNN conversion pipelines), 그리고 비표준 최적화 전략 (Non-standard optimization strategies)을 아우르는 SNN 학습 알고리즘의 포괄적인 분류 체계를 제공합니다. 우리는 각 클래스를 계산 원리, 학습 신호 및 로컬리티 특성 (Locality properties) 측면에서 분석합니다. 재현 가능한 연구를 지원하기 위해, 우리는 대표적인 알고리즘 세트를 통합적이고 모듈화되었으며 확장 가능한 프레임워크 내에 구현한 snnTorch 기반의 오픈 소스 프레임워크인 NeuroTrain을 공개합니다. 이를 통해 데이터셋, 아키텍처 및 학습 방식 전반에 걸쳐 일관된 벤치마킹 (Benchmarking)이 가능합니다. 파편화된 문헌을 통합하고 재사용 가능한 벤치마킹 프레임워크를 제공함으로써, 본 조사는 공통된 패턴을 식별하고, 해결되지 않은 과제들을 강조하며, 확장 가능하고 효율적인 SNN 학습에 관한 향후 연구의 유망한 방향을 제시합니다.