論文の概要: Three-Factor Learning in Spiking Neural Networks: An Overview of Methods and Trends from a Machine Learning Perspective

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.05341v1
• Date: Sun, 06 Apr 2025 08:10:16 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-09 13:32:33.357197
• Title: Three-Factor Learning in Spiking Neural Networks: An Overview of Methods and Trends from a Machine Learning Perspective
• Title（参考訳）: スパイクニューラルネットワークにおける3要素学習--機械学習の視点からの手法と動向の概観
• Authors: Szymon Mazurek, Jakub Caputa, Jan K. Argasiński, Maciej Wielgosz,
• Abstract要約: Spiking Neural Networks(SNN)の3要素学習ルールは、従来のヘビーン学習の重要な拡張として現れている。 これらのメカニズムは生物学的な可視性を高め、人工神経系の信用割り当てを改善する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.07499722271664144
• License:
• Abstract: Three-factor learning rules in Spiking Neural Networks (SNNs) have emerged as a crucial extension to traditional Hebbian learning and Spike-Timing-Dependent Plasticity (STDP), incorporating neuromodulatory signals to improve adaptation and learning efficiency. These mechanisms enhance biological plausibility and facilitate improved credit assignment in artificial neural systems. This paper takes a view on this topic from a machine learning perspective, providing an overview of recent advances in three-factor learning, discusses theoretical foundations, algorithmic implementations, and their relevance to reinforcement learning and neuromorphic computing. In addition, we explore interdisciplinary approaches, scalability challenges, and potential applications in robotics, cognitive modeling, and AI systems. Finally, we highlight key research gaps and propose future directions for bridging the gap between neuroscience and artificial intelligence.
• Abstract（参考訳）: Spiking Neural Networks(SNN)の3要素学習ルールは、適応と学習効率を向上させるために神経調節シグナルを組み込んだ、従来のヘビアンラーニングとスパイクタイミング依存塑性(STDP)への重要な拡張として登場した。 これらのメカニズムは生物学的な可視性を高め、人工神経系の信用割り当てを改善する。 本稿では,このトピックを機械学習の観点から考察し,最近の3要素学習の進歩を概観し,理論的基礎,アルゴリズムの実装,強化学習とニューロモルフィックコンピューティングとの関係について論じる。 さらに、学際的アプローチ、スケーラビリティの課題、ロボット工学、認知モデリング、AIシステムにおける潜在的な応用についても検討する。 最後に、重要な研究ギャップを強調し、神経科学と人工知能のギャップを埋めるための今後の方向性を提案する。

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