論文の概要: Phasor Agents: Oscillatory Graphs with Three-Factor Plasticity and Sleep-Staged Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2601.04362v1
• Date: Wed, 07 Jan 2026 19:57:02 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-01-09 17:01:52.895406
• Title: Phasor Agents: Oscillatory Graphs with Three-Factor Plasticity and Sleep-Staged Learning
• Title（参考訳）: ファザーエージェント:3要素塑性と睡眠段階学習を用いた振動グラフ
• Authors: Rodja Trappe,
• Abstract要約: Phasor Agents は内部状態が Phasor Graph である動的システムである。 Phasor Agents は内部状態が Phasor Graph である動的システムである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Phasor Agents are dynamical systems whose internal state is a Phasor Graph: a weighted graph of coupled Stuart-Landau oscillators. A Stuart-Landau oscillator is a minimal stable "rhythm generator" (the normal form near a Hopf bifurcation); each oscillator is treated as an abstract computational unit (inspired by, but not claiming to model, biological oscillatory populations). In this interpretation, oscillator phase tracks relative timing (coherence), while amplitude tracks local gain or activity. Relative phase structure serves as a representational medium; coupling weights are learned via three-factor local plasticity - eligibility traces gated by sparse global modulators and oscillation-timed write windows - without backpropagation. A central challenge in oscillatory substrates is stability: online weight updates can drive the network into unwanted regimes (e.g., global synchrony), collapsing representational diversity. We therefore separate wake tagging from offline consolidation, inspired by synaptic tagging-and-capture and sleep-stage dynamics: deep-sleep-like gated capture commits tagged changes safely, while REM-like replay reconstructs and perturbs experience for planning. A staged experiment suite validates each mechanism with ablations and falsifiers: eligibility traces preserve credit under delayed modulation; compression-progress signals pass timestamp-shuffle controls; phase-coherent retrieval reaches 4x diffusive baselines under noise; wake/sleep separation expands stable learning by 67 percent under matched weight-norm budgets; REM replay improves maze success rate by +45.5 percentage points; and a Tolman-style latent-learning signature - immediate competence and detour advantage after unrewarded exploration, consistent with an internal model - emerges from replay (Tolman, 1948). The codebase and all artifacts are open-source.
• Abstract（参考訳）: ファザーエージェント(英: Phasor Agents)は、内部状態がファザーグラフである力学系である。 スチュアート・ランダウ発振器(Stuart-Landau oscillator)は、最小の安定なリズム生成器(ホップ分岐に近い正規形式)であり、各発振器は抽象計算単位として扱われる。 この解釈では、発振器位相は相対的なタイミング(コヒーレンス)を追跡し、振幅は局所的な利得や活動を追跡する。 相対位相構造は表現媒体として機能し、結合重みは3要素の局所的な可塑性によって学習される。 オンラインウェイト更新は、ネットワークを望ましくない状態(例えば、グローバル同期)に誘導し、表現の多様性を崩壊させる。 したがって、私たちは、シンプティックなタギングとスリープステージのダイナミクスにインスパイアされた、オフラインのコンソリデーションからウェイクタギングを分離する。 段階的な実験スイートでは、アブレーションとファルシファイアによってそれぞれのメカニズムを検証している: 信頼度トレースは遅延変調下で信用を保ち、圧縮プログレッシブ信号はタイムスタンプシャッフル制御、位相コヒーレント検索はノイズ下で4倍の拡散ベースラインに達し、ウェイク/スリープ分離は、一致したウェイトノーム予算の下で安定した学習を67%拡張し、REMリプレイは、+45.5ポイントの迷路の成功率を改善する。 コードベースとすべてのアーティファクトはオープンソースです。

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