SpikeCredit: Temporal Credit Carrier for Reinforcement Learning with Sparse Rewards

📄 arXiv: 2609.35268v1 📥 PDF

作者: Yingchao Yu, Pengfei Sun, Wenxuan Pan, Wei Chen, Yitian Hong, Kuangrong Hao, Yaochu Jin

分类: cs.LG

发布日期: 2026-09-28

备注: 14 pages, 9 figures

💡 一句话要点

提出SpikeCredit以解决稀疏奖励强化学习中的信用分配问题

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

关键词: 稀疏奖励 强化学习 脉冲神经网络 信用分配 机器人控制 智能体训练

📋 核心要点

  1. 现有的稀疏奖励强化学习方法在信用分配上存在不足，延迟反馈使得中间决策的影响难以评估。
  2. 论文提出SpikeCredit框架，利用脉冲神经网络的动态特性，通过时间信用载体实现更有效的信用分配。
  3. 实验结果表明，SpikeCredit在多个稀疏奖励任务中显著提升了性能，尤其在Ant和Walker2d任务上表现优异。

📝 摘要（中文）

稀疏奖励的强化学习（RL）面临挑战，因为延迟的结果对中间计算的成功或失败提供了有限的指导。本文提出了时间信用载体（TCC）的概念，认为可靠的信用分配需要保留和暴露与信用相关的信息。基于此，提出了SpikeCredit，一个基于脉冲神经网络（SNN）的框架，首先执行任务自适应的TCC选择，然后通过快速的TCC读取路径和慢速的TCC写入路径闭环，显著提升了在稀疏奖励MuJoCo任务中的表现。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决稀疏奖励强化学习中的信用分配问题。现有方法在处理延迟反馈时，难以有效评估中间决策对最终结果的影响，导致学习效率低下。

核心思路：论文提出了时间信用载体（TCC）的概念，认为通过保留和暴露与信用相关的信息，可以实现更可靠的信用分配。利用脉冲神经网络（SNN）的动态特性，SpikeCredit框架能够在时间上有效传递信用信息。

技术框架：SpikeCredit框架包括两个主要模块：快速的TCC读取路径和慢速的TCC写入路径。快速路径使用自我运动反馈约束，通过局部行为线索来限制过渡级别的信用恢复；慢速路径则通过信用目标对齐，将恢复的信用反馈到行为者中，以提高未来的TCC动态可读性。

关键创新：SpikeCredit的主要创新在于将脉冲神经网络的动态特性与强化学习中的信用分配相结合，形成了一种新的信用保留机制。这一机制与传统的稀疏奖励方法相比，能够更有效地处理延迟反馈问题。

关键设计：在设计中，SpikeCredit采用了任务自适应的TCC选择策略，并通过局部行为线索进行信用恢复。具体的参数设置和损失函数设计尚未详细披露，可能需要进一步的研究来优化。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

在稀疏奖励的MuJoCo任务中，SpikeCredit显著提升了性能，Ant任务的Last10回报提高了1169%，Hopper任务提高了953%，Swimmer任务提高了723%，Walker2d任务更是提高了1781%。此外，SpikeCredit在Swimmer任务中超过了密集奖励基线，提升幅度为113%。

🎯 应用场景

SpikeCredit框架在机器人控制、游戏智能体等领域具有广泛的应用潜力。通过提高稀疏奖励环境下的学习效率，该方法能够加速智能体的训练过程，提升其在复杂任务中的表现，未来可能推动更智能的自主系统的发展。

📄 摘要（原文）

Reinforcement learning (RL) with sparse rewards is challenging because delayed outcomes provide little guidance about which intermediate computations caused success or failure. We argue that reliable credit assignment requires policy dynamics that preserve and expose credit-relevant information over time, a role we formalize as Temporal Credit Carriers (TCCs) and that spiking neural networks (SNNs) naturally fulfill through graded membrane traces and event-driven spikes. Based on this hypothesis, we propose SpikeCredit, an SNN-based framework for RL with sparse rewards that first performs task-adaptive TCC selection and then closes the loop between a fast TCC-reading pathway, where self-motion feedback constraint uses local behavior-grounded cues to constrain transition-level credit recovery, and a slow TCC-writing pathway, where credit-targeted trace alignment feeds recovered credit back into the actor to make future TCC dynamics more credit-readable. Across sparse-reward MuJoCo tasks, SpikeCredit improves Last10 return over sparse SNN baselines by +1169% on Ant, +953% on Hopper, +723% on Swimmer, and +1781% on Walker2d, and exceeds the dense-reward baseline on Swimmer by +113%. Mechanistic analyses further show substantially stronger alignment with dense rewards than the sparse SNN baseline. These results position spiking dynamics as credit-preserving substrates for sparse-reward RL.