Energy-Efficient Deep Reinforcement Learning with Spiking Transformers

📄 arXiv: 2505.14533v1 📥 PDF

作者: Mohammad Irfan Uddin, Nishad Tasnim, Md Omor Faruk, Zejian Zhou

分类: cs.LG, cs.AI

发布日期: 2025-05-20

💡 一句话要点

提出基于脉冲Transformer的强化学习算法，实现能量高效的复杂决策。

🎯 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 Transformer 能量效率 注意力机制

📋 核心要点

  1. Transformer在强化学习中表现出色，但计算复杂度高，能耗大，限制了其在自主系统中的应用。
  2. 论文提出STRL算法，结合SNN的低功耗特性和Transformer的决策能力，构建高效的强化学习模型。
  3. 实验表明，该SNN Transformer在策略性能上优于传统Transformer，同时具有更高的能源效率。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种新颖的脉冲Transformer强化学习（STRL）算法，该算法结合了脉冲神经网络（SNN）的能量效率和强化学习强大的决策能力。具体而言，设计了一种使用多步漏电积分放电（LIF）神经元的SNN和注意力机制，能够处理多个时间步长的时空模式。该架构通过状态、动作和奖励编码进一步增强，创建了一个类似于Transformer的结构，针对强化学习任务进行了优化。在最先进的基准测试中进行的综合数值实验表明，与传统的基于Agent的Transformer相比，所提出的SNN Transformer实现了显著改进的策略性能。凭借增强的能源效率和策略最优性，这项工作突出了在复杂的现实世界决策场景中部署生物启发、低成本机器学习模型的有希望的方向。

🔬 方法详解

问题定义：现有基于Transformer的强化学习方法虽然在复杂任务中表现出色，但其高计算复杂度导致巨大的能量消耗，这限制了它们在资源受限的自主系统中的部署。因此，如何降低Transformer在强化学习中的能耗，同时保持其高性能，是一个亟待解决的问题。

核心思路：论文的核心思路是将Transformer架构与脉冲神经网络（SNN）相结合。SNN以其生物启发的结构和事件驱动的计算方式，具有天然的低功耗优势。通过将Transformer的关键组件（如注意力机制）集成到SNN中，可以在保持Transformer强大决策能力的同时，显著降低能耗。

技术框架：STRL算法的技术框架主要包括以下几个模块：1) SNN基础模块：使用多步漏电积分放电（LIF）神经元构建SNN，用于处理时空信息。2) 注意力机制：在SNN中引入注意力机制，使网络能够关注重要的输入特征。3) 状态、动作和奖励编码：将状态、动作和奖励信息编码成适合SNN处理的形式，构建Transformer-like的结构。4) 强化学习训练：使用强化学习算法（具体算法未知）训练整个网络，优化策略。

关键创新：该论文的关键创新在于将SNN与Transformer架构相结合，并将其应用于强化学习任务。与传统的基于Agent的Transformer相比，STRL算法在保持高性能的同时，显著降低了能耗。此外，使用多步LIF神经元和注意力机制的SNN设计，使其能够有效地处理时空模式。

关键设计：论文的关键设计包括：1) 多步LIF神经元：使用多步LIF神经元，允许SNN在多个时间步长上积累信息，提高其处理复杂时序数据的能力。2) 注意力机制的集成：将注意力机制集成到SNN中，使网络能够关注重要的输入特征，提高决策的准确性。3) 状态、动作和奖励编码：设计合适的状态、动作和奖励编码方式，使SNN能够有效地处理强化学习任务。

🖼️ 关键图片

fig_0
fig_1
fig_2

📊 实验亮点

论文在多个强化学习基准测试中进行了实验，结果表明，与传统的基于Agent的Transformer相比，所提出的SNN Transformer在策略性能上取得了显著改进，同时具有更高的能源效率。具体的性能数据和提升幅度在摘要中未给出，属于未知信息，需要在论文正文中查找。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于各种资源受限的自主系统，如无人机、机器人、边缘计算设备等。通过降低强化学习模型的能耗，可以延长这些设备的续航时间，提高其在复杂环境中的适应性。此外，该研究也为开发更节能、更高效的AI算法提供了新的思路。

📄 摘要（原文）

Agent-based Transformers have been widely adopted in recent reinforcement learning advances due to their demonstrated ability to solve complex tasks. However, the high computational complexity of Transformers often results in significant energy consumption, limiting their deployment in real-world autonomous systems. Spiking neural networks (SNNs), with their biologically inspired structure, offer an energy-efficient alternative for machine learning. In this paper, a novel Spike-Transformer Reinforcement Learning (STRL) algorithm that combines the energy efficiency of SNNs with the powerful decision-making capabilities of reinforcement learning is developed. Specifically, an SNN using multi-step Leaky Integrate-and-Fire (LIF) neurons and attention mechanisms capable of processing spatio-temporal patterns over multiple time steps is designed. The architecture is further enhanced with state, action, and reward encodings to create a Transformer-like structure optimized for reinforcement learning tasks. Comprehensive numerical experiments conducted on state-of-the-art benchmarks demonstrate that the proposed SNN Transformer achieves significantly improved policy performance compared to conventional agent-based Transformers. With both enhanced energy efficiency and policy optimality, this work highlights a promising direction for deploying bio-inspired, low-cost machine learning models in complex real-world decision-making scenarios.