論文の概要: Tuning Synaptic Connections instead of Weights by Genetic Algorithm in Spiking Policy Network

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.10292v1
• Date: Thu, 29 Dec 2022 12:36:36 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-29 13:21:23.451284
• Title: Tuning Synaptic Connections instead of Weights by Genetic Algorithm in Spiking Policy Network
• Title（参考訳）: スパイクポリシーネットワークにおける遺伝的アルゴリズムによる重みではなくシナプス接続のチューニング
• Authors: Duzhen Zhang, Tielin Zhang, Shuncheng Jia, Qingyu Wang, Bo Xu
• Abstract要約: ニューロン間のスパイクコミュニケーションと生物学的に解明可能なシナプス可塑性の統合について検討した。 DRLの代替エネルギーとして遺伝的アルゴリズムを用いてスパイキングポリシーネットワーク(SPN)を最適化する。 本手法はDRL法の性能レベルを達成し,エネルギー効率を著しく向上させることができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.371345045382104
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Learning from the interaction is the primary way biological agents know about the environment and themselves. Modern deep reinforcement learning (DRL) explores a computational approach to learning from interaction and has significantly progressed in solving various tasks. However, the powerful DRL is still far from biological agents in energy efficiency. Although the underlying mechanisms are not fully understood, we believe that the integration of spiking communication between neurons and biologically-plausible synaptic plasticity plays a prominent role. Following this biological intuition, we optimize a spiking policy network (SPN) by a genetic algorithm as an energy-efficient alternative to DRL. Our SPN mimics the sensorimotor neuron pathway of insects and communicates through event-based spikes. Inspired by biological research that the brain forms memories by forming new synaptic connections and rewires these connections based on new experiences, we tune the synaptic connections instead of weights in SPN to solve given tasks. Experimental results on several robotic control tasks show that our method can achieve the performance level of mainstream DRL methods and exhibit significantly higher energy efficiency.
• Abstract（参考訳）: 相互作用から学ぶことは、生物学的エージェントが環境とそれ自身について知る主要な方法である。 現代の深層強化学習(DRL)は相互作用から学習する計算手法を探求し、様々な課題の解決に大きく進歩した。 しかし、強力なDRLはエネルギー効率の生物学的作用には程遠い。 メカニズムは十分には分かっていないが、神経細胞間のスパイキングコミュニケーションと生物学的に可塑性が組み合わさっていることが重要な役割を担っていると信じている。 この生物学的直観に続いて、DRLのエネルギー効率の代替として遺伝的アルゴリズムによるスパイキングポリシーネットワーク(SPN)を最適化する。 spnは昆虫の感覚運動ニューロン経路を模倣し、イベントベースのスパイクを介して伝達する。 生物学的研究により、脳は新たなシナプス接続を形成して記憶を形成し、これらの接続を新しい経験に基づいて再接続することで、与えられたタスクを解決するためにSPNの重みの代わりにシナプス接続を調整する。 いくつかのロボット制御タスクの実験結果から,本手法はDRL法の性能レベルを達成でき,エネルギー効率が著しく向上することが示された。

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