論文の概要: A Neuromorphic Architecture for Reinforcement Learning from Real-Valued Observations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.02947v2
• Date: Tue, 8 Aug 2023 10:59:45 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-09 16:36:34.443518
• Title: A Neuromorphic Architecture for Reinforcement Learning from Real-Valued Observations
• Title（参考訳）: 実数値観測からの強化学習のためのニューロモルフィックアーキテクチャ
• Authors: Sergio F. Chevtchenko, Yeshwanth Bethi, Teresa B. Ludermir, Saeed Afshar
• Abstract要約: 強化学習(RL)は複雑な環境における意思決定のための強力なフレームワークを提供する。 本稿では,実測値を用いてRL問題を解くための新しいスパイキングニューラルネットワーク(SNN)アーキテクチャを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.34410212782758043
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Reinforcement Learning (RL) provides a powerful framework for decision-making in complex environments. However, implementing RL in hardware-efficient and bio-inspired ways remains a challenge. This paper presents a novel Spiking Neural Network (SNN) architecture for solving RL problems with real-valued observations. The proposed model incorporates multi-layered event-based clustering, with the addition of Temporal Difference (TD)-error modulation and eligibility traces, building upon prior work. An ablation study confirms the significant impact of these components on the proposed model's performance. A tabular actor-critic algorithm with eligibility traces and a state-of-the-art Proximal Policy Optimization (PPO) algorithm are used as benchmarks. Our network consistently outperforms the tabular approach and successfully discovers stable control policies on classic RL environments: mountain car, cart-pole, and acrobot. The proposed model offers an appealing trade-off in terms of computational and hardware implementation requirements. The model does not require an external memory buffer nor a global error gradient computation, and synaptic updates occur online, driven by local learning rules and a broadcasted TD-error signal. Thus, this work contributes to the development of more hardware-efficient RL solutions.
• Abstract（参考訳）: 強化学習(RL)は複雑な環境における意思決定のための強力なフレームワークを提供する。 しかし、ハードウェア効率とバイオインスパイアされた方法でRLを実装することは依然として課題である。 本稿では,実測値を用いてRL問題を解くための新しいスパイキングニューラルネットワーク(SNN)アーキテクチャを提案する。 提案モデルは,td(temporal difference)-error modulation)とeligibility tracesを追加して,事前作業に基づいて多層イベントベースクラスタリングを組み込んだものである。 アブレーション研究は、これらの成分がモデルの性能に与える影響を裏付けるものである。 適応性トレースを持つ表型アクター批判アルゴリズムと最先端のPPOアルゴリズムをベンチマークとして使用する。 当社のネットワークは,従来型のRL環境(マウンテンカー,カートポール,アクロボット)における安定的な制御ポリシの発見に成功した。 提案モデルは,計算およびハードウェア実装要件の観点から,魅力的なトレードオフを提供する。 このモデルは外部メモリバッファやグローバルエラー勾配計算を必要とせず、ローカル学習ルールと放送されたtd-error信号によってオンラインにシナプス更新が行われる。 したがって、この研究はよりハードウェア効率の良いRLソリューションの開発に寄与する。

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