論文の概要: Spiking Neural Networks for Continuous Control via End-to-End Model-Based Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.05356v2
• Date: Tue, 16 Sep 2025 11:40:33 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-17 15:46:32.987794
• Title: Spiking Neural Networks for Continuous Control via End-to-End Model-Based Learning
• Title（参考訳）: 終端モデルに基づく学習による連続制御のためのスパイキングニューラルネットワーク
• Authors: Justus Huebotter, Pablo Lanillos, Marcel van Gerven, Serge Thill,
• Abstract要約: 完全なスパイクアーキテクチャをエンドツーエンドでトレーニングすることで、連続環境において複数の自由度を持つロボットアームを制御できることが示される。 我々の予測制御フレームワークは、Leaky Integrate-and-Fireのダイナミクスと代理勾配を組み合わせ、ダイナミックス予測のためのフォワードモデルとゴール指向アクションのためのポリシーネットワークを協調的に最適化する。 その結果、SNNは安定したトレーニングと正確なトルク制御を達成でき、高次元モータタスクの生存性を確立することができることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.7366393875723448
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Despite recent progress in training spiking neural networks (SNNs) for classification, their application to continuous motor control remains limited. Here, we demonstrate that fully spiking architectures can be trained end-to-end to control robotic arms with multiple degrees of freedom in continuous environments. Our predictive-control framework combines Leaky Integrate-and-Fire dynamics with surrogate gradients, jointly optimizing a forward model for dynamics prediction and a policy network for goal-directed action. We evaluate this approach on both a planar 2D reaching task and a simulated 6-DOF Franka Emika Panda robot. Results show that SNNs can achieve stable training and accurate torque control, establishing their viability for high-dimensional motor tasks. An extensive ablation study highlights the role of initialization, learnable time constants, and regularization in shaping training dynamics. We conclude that while stable and effective control can be achieved, recurrent spiking networks remain highly sensitive to hyperparameter settings, underscoring the importance of principled design choices.
• Abstract（参考訳）: スパイクニューラルネットワーク(SNN)の分類訓練は近年進歩しているが、連続運動制御への応用は依然として限られている。 ここでは、完全なスパイクアーキテクチャをエンドツーエンドでトレーニングして、連続環境において複数の自由度を持つロボットアームを制御できることを実証する。 我々の予測制御フレームワークは、Leaky Integrate-and-Fireのダイナミクスと代理勾配を組み合わせ、ダイナミックス予測のためのフォワードモデルとゴール指向アクションのためのポリシーネットワークを協調的に最適化する。 本研究では,平面2次元リーチタスクと,Franka Emika Pandaロボットのシミュレーションを行った。 その結果、SNNは安定したトレーニングと正確なトルク制御を達成でき、高次元モータタスクの生存性を確立することができることがわかった。 広範囲にわたるアブレーション研究は、初期化、学習可能な時間定数、そして整形トレーニングダイナミクスにおける正規化の役割を強調している。 安定かつ効果的に制御できるが、リカレントスパイクネットワークは高パラメータ設定に非常に敏感であり、設計選択の重要性を強調できると結論付けている。

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