본 발명은 미리 저장된 다수의 가중치 중 인가되는 입력 스파이크에 대응하는 가중치를 누적 가산하여 획득된 누적 스파이크 신호가 기기정된 발화 문턱값 이상이면 출력 스파이크를 발화하는 스파이킹 신경망을 학습시키기 위해, 입력 스파이크와 출력 스파이크 사이의 시간 차에 기반하여 가중치를 조절하기 위한 변화량이 다수의 시간 구간별로 구분되어 미리 설정된 양자화 STDP 함수에 기초하여, 입력 스파이크가 인가되거나, 입력 스파이크가 인가된 후 양자화 STDP 함수에 의해 구분된 다수의 시간 구간에 도달할 때마다 업 변화량을 업데이트하는 업 변화량 획득부, 입력 스파이크가 인가되거나, 입력 스파이크가 인가된 후 양자화 STDP 함수에 의해 구분된 다수의 시간 구간에 도달할 때마다 다운 변화량을 업데이트하는 다운 변화량 획득부, 업 변화량과 다운 변화량을 이용하여 가중치 변화량을 획득하는 변화량 획득부 및 가중치 변화량을 가중치에 가산하여 가중치를 업데이트하는 가중치 업데이트부를 포함하는 스파이킹 신경망의 학습 장치를 제공할 수 있다.