連続制御におけるANNからSNNへの変換を阻む「誤差増幅」の壁

要約

学習済みの人工ニューラルネットワーク（ANN）をスパイキングニューラルネットワーク（SNN）に変換する手法は、強化学習において有望だが、連続制御タスクでは性能が低い。本研究はこの原因が、小さな行動近似誤差が時間的に相関し、累積的な状態分布のシフトを引き起こす「誤差増幅」にあると特定した。

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