【摘 要】
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人工神经网络与强化学习算法的结合显著增强了智能体的学习能力和效率.然而,这些算法需要消耗大量的计算资源,且难以硬件实现.而脉冲神经网络使用脉冲信号来传递信息,具有能
【机 构】
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西南大学计算机与信息科学学院,西南大学人工智能学院,类脑计算与智能控制重庆市重点实验室,西南大学电子信息工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金(61601376,61672436);中央高校基本科研业务费(XDJK2019C034);重庆市基础与前沿技术研究专项(cstc2016jcyjA0547);中国博士后科学基金(2018T110937);重庆市博士后科学基金(Xm2017039);国家级大学生创新创业训练计划项目(201810635017)资助~~
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人工神经网络与强化学习算法的结合显著增强了智能体的学习能力和效率.然而,这些算法需要消耗大量的计算资源,且难以硬件实现.而脉冲神经网络使用脉冲信号来传递信息,具有能量效率高、仿生特性强等特点,且有利于进一步实现强化学习的硬件加速,增强嵌入式智能体的自主学习能力.不过,目前脉冲神经网络的学习和训练过程较为复杂,网络设计和实现方面存在较大挑战.本文通过引入人工突触的理想实现元件:忆阻器,提出了一种硬件友好的基于多层忆阻脉冲神经网络的强化学习算法.特别的,设计了用于数据-脉冲转换的脉冲神经元;通过改进脉冲时间依赖的突触可塑性规则(Spiking-timing dependent plasticity, STDP),使脉冲神经网络与强化学习算法有机结合,并设计了对应的忆阻神经突触;构建了可动态调整的网络结构,以提高网络的学习效率;最后,以Open AI Gym中的CartPole-v0(倒立摆)和MountainCar-v0(小车爬坡)为例,通过实验仿真和对比分析,验证了方案的有效性和相对于传统强化学习方法的优势.
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