論文の概要: A Dual-Memory Architecture for Reinforcement Learning on Neuromorphic Platforms

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2103.04780v1
• Date: Fri, 5 Mar 2021 01:54:22 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-03-09 15:59:15.679374
• Title: A Dual-Memory Architecture for Reinforcement Learning on Neuromorphic Platforms
• Title（参考訳）: ニューロモルフィックプラットフォームにおける強化学習のためのデュアルメモリアーキテクチャ
• Authors: Wilkie Olin-Ammentorp, Yury Sokolov, Maxim Bazhenov
• Abstract要約: 神経型プラットフォーム上で強化学習を行うための柔軟なアーキテクチャを記述します。 このアーキテクチャはIntelのニューロモーフィックプロセッサを用いて実装され、スパイキングダイナミクスを用いて様々なタスクを解くことを実証した。 本研究は,実世界のRL応用のためのエネルギー効率の良い解法を提案し,RL問題に対するニューロモルフィックプラットフォームの適用性を実証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.0616624345970975
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Reinforcement learning (RL) is a foundation of learning in biological systems and provides a framework to address numerous challenges with real-world artificial intelligence applications. Efficient implementations of RL techniques could allow for agents deployed in edge-use cases to gain novel abilities, such as improved navigation, understanding complex situations and critical decision making. Towards this goal, we describe a flexible architecture to carry out reinforcement learning on neuromorphic platforms. This architecture was implemented using an Intel neuromorphic processor and demonstrated solving a variety of tasks using spiking dynamics. Our study proposes a usable energy efficient solution for real-world RL applications and demonstrates applicability of the neuromorphic platforms for RL problems.
• Abstract（参考訳）: 強化学習(RL)は、生物システムにおける学習の基礎であり、現実世界の人工知能アプリケーションで多くの課題に対処するためのフレームワークを提供します。 RL手法の効率的な実装により、エッジユースケースにデプロイされたエージェントは、ナビゲーションの改善、複雑な状況の理解、意思決定などの新しい能力を得ることができる。 この目標に向けて,ニューロモルフィックプラットフォーム上で強化学習を行うための柔軟なアーキテクチャについて述べる。 このアーキテクチャはIntelのニューロモーフィックプロセッサを用いて実装され、スパイキングダイナミクスを用いて様々なタスクを解くことを実証した。 本研究は,実世界のRL応用のためのエネルギー効率の良い解法を提案し,RL問題に対するニューロモルフィックプラットフォームの適用性を実証する。

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