Spiking Neural Networks for Continuous Control: Neuromorphic Reinforcement Learning in Conventional Computing

📄 arXiv: 2608.22729v1 📥 PDF

作者: Jessica Hunter, Md Maruf Hossain Shuvo, Krishna Roy

分类: cs.LG, cs.NE

发布日期: 2026-08-24

期刊: ICLR 2026 2nd Workshop on World Models

💡 一句话要点

提出脉冲神经网络以解决连续控制中的强化学习问题

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)

关键词: 脉冲神经网络 强化学习 连续控制 神经形态计算 Soft Actor-Critic 机器人控制 智能制造

📋 核心要点

  1. 现有的强化学习方法在神经形态硬件上应用于连续控制任务的验证不足，影响了其实际部署。
  2. 论文提出了一种新的脉冲演员网络软演员评论家（SANSAC），旨在在传统计算机上实现神经形态RL框架。
  3. 实验结果显示，SANSAC与传统SAC在性能上几乎相当，验证了脉冲神经网络在复杂环境中的有效性。

📝 摘要（中文）

强化学习（RL）算法在过去十年取得了显著进展，广泛应用于各种问题和控制任务。然而，将RL部署在神经形态硬件上进行连续控制任务的验证仍然不足。本文系统验证了一种最小的、适合神经形态的脉冲演员变体Soft Actor-Critic（SAC），为未来的神经形态RL研究奠定了基础。我们提出了脉冲演员网络软演员评论家（SANSAC），旨在解决连续环境中的RL框架使用问题，并在传统计算机上比较传统SAC网络与SANSAC的性能。结果表明，SANSAC与SAC的性能几乎相当，同时考虑了隐藏维度的影响，证明了基于SNN的算法在复杂连续环境中的可行性。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决将强化学习算法有效部署在神经形态硬件上进行连续控制任务的挑战，现有方法在这一领域的验证不足。

核心思路：提出脉冲演员网络软演员评论家（SANSAC），作为一种适合神经形态硬件的强化学习框架，旨在提升在连续环境中的表现。

技术框架：SANSAC框架包括脉冲神经网络作为演员网络，结合传统的评论家网络，整体流程通过强化学习算法进行训练和优化。

关键创新：SANSAC的主要创新在于将脉冲神经网络引入到强化学习框架中，提供了一种新的思路来利用神经形态计算的潜力。

关键设计：在网络结构上，SANSAC采用了适合脉冲神经元的激活函数和损失函数，确保了在训练过程中能够有效捕捉连续控制任务中的动态特性。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，SANSAC在复杂的连续控制环境中与传统的Soft Actor-Critic（SAC）网络性能相当，验证了脉冲神经网络的有效性。具体性能数据未提供，但结果显示SANSAC在处理隐藏维度时表现出色，为未来的研究提供了坚实基础。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括机器人控制、自动驾驶、智能制造等需要实时决策的连续控制任务。通过在神经形态硬件上实现高效的强化学习算法，能够提升这些领域的智能化水平和响应速度，具有重要的实际价值和未来影响。

📄 摘要（原文）

Reinforcement learning (RL) algorithms have made strides over the past decade applying them to a wide range of problems and control tasks. However, the deployment of RL on neuromorphic hardware for continuous control tasks remains under-validated. Namely it is unclear whether replacing a conventional actor network with a spiking neural network (SNN) affects the performance of an agent before any hardware-specific benefits manifest. We provide a systematic validation of a minimal, neuromorphically viable spiking actor variant of Soft Actor-Critic (SAC) on conventional hardware, establishing a baseline for future neuromorphic RL research. In this paper, we propose the Spiking Actor Network Soft Actor Critic (SANSAC) to address the use of RL frameworks in continuous environments, designed as a framework that can be implemented on neuromorphic hardware. We compare a traditional Soft Actor Critic (SAC) network to SANSAC in a traditional computer. We demonstrate the near equivalent performance of SANSAC and SAC, while addressing the impact of hidden dimensions. Our results demonstrate the viability of SNN based algorithms in complex continuous environments, as well as competitive performance to traditional neural networks in traditional computers, providing a basis to continue exploring the use of SNNs in continuous RL frameworks.