arXiv cs.LG· Zijie Xu, Bingrui Guo, Yiding Sun, Yiting Dong, Zhile Yang, Zhaofei Yu·2026-10-07 12:00· 9 小时前AI 评分17

共模误差限制低时间步深度脉冲Q网络，CMC-DSQN 提出补偿方案

Common-Mode Errors Limit Low-Timestep Deep Spiking Q-Networks

AI 导读

研究发现低时间步深度脉冲Q网络（DSQN）的性能退化主要源于动作价值间共享的共模误差，这类误差会通过自举目标损害时序差分学习。为此提出的 CMC-DSQN 用辅助 ANN 补偿 SNN 输出的共模误差，推理时可直接从 SNN 输出做贪心动作选择并完全移除辅助 ANN，保持 SNN 能效。

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