低速なシリコンニューロンで高速ロボットを制御するスパイク強化学習

要約

本研究は、混合信号アナログ・デジタルニューロモーフィックプロセッサを用い、高速なエアホッケーロボットを制御するスパイクニューラルネットワークを提案します。固定されたランダム結合と局所的な学習則を組み合わせることで、極めて少ない試行回数での強化学習を実現しました。脳に着想を得たハードウェアが、実世界の高速な相互作用タスクに対応可能であることを示しています。

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