Detailansicht
A study of meta-learned Hebbian plasticity and its architectural implications
Marlon Jacob Youngerman
Art der Arbeit
Masterarbeit
Universität
Universität Wien
Fakultät
Fakultät für Informatik
Studiumsbezeichnung bzw. Universitätlehrgang (ULG)
Masterstudium Medieninformatik
Betreuer*in
Uwe Zdun
DOI
10.25365/thesis.81922
URN
urn:nbn:at:at-ubw:1-28692.70540.161889-3
Link zu u:search
(Print-Exemplar eventuell in Bibliothek verfügbar)
Abstracts
Abstract
(Deutsch)
Agenten des Reinforcement Learning haben oft Schwierigkeiten, sich an Situationen anzupassen, die sich von den Trainingsbedingungen unterscheiden. Diese Masterarbeit untersucht, ob Hebbsche Plastizität die Anpassungsfähigkeit und Generalisierung solcher Agenten verbessern kann. Inspiriert von biologischer synaptischer Plastizität ermöglicht Hebbsches Lernen, dass sich Netzwerkgewichte während einer Episode auf Grundlage lokaler Aktivitätsmuster verändern, anstatt nach dem Training festgelegt zu bleiben. Die Arbeit konzentriert sich auf eine Bewegungssteuerung, die auf unterschiedliche Morphologien generalisieren soll. Dafür wurden Agenten auf einer kleinen Auswahl von Morphologien trainiert und anschließend auf unbekannten Varianten evaluiert, um ihre Fähigkeit zur Generalisierung über die Trainingsverteilung hinaus zu testen. Die Ergebnisse zeigen, dass das Hebbsche Modell schneller lernt und eine höhere Belohnung erreicht. Dies deutet darauf hin, dass meta-gelernte Plastizität Vorteile für schnelle Anpassung bieten kann. Insgesamt zeigt diese Arbeit sowohl das Potenzial als auch die Grenzen Hebbscher Plastizität als Mechanismus für robustes Reinforcement Learning in anspruchsvollen Umgebungen. Die Arbeit untersucht außerdem die Auswirkungen kontinuierlich adaptiver Systeme wie des Hebb’schen Lernens auf Softwarearchitektur und MLOps und diskutiert die Herausforderungen für Monitoring, Validierung und Deployment, wenn sich Modellparameter während des Betriebs verändern.
Schlagwörter
Schlagwörter
(Deutsch)
Maschinelles Lernen Meta-Lernen Hebbsche Plastizität
Autor*innen
Marlon Jacob Youngerman
Haupttitel (Englisch)
A study of meta-learned Hebbian plasticity and its architectural implications
Publikationsjahr
2026
Umfangsangabe
79 Seiten : Illustrationen
Sprache
Englisch
Beurteiler*in
Uwe Zdun
Klassifikationen
54 Informatik > 54.30 Systemarchitektur. Allgemeines ,
54 Informatik > 54.72 Künstliche Intelligenz
AC Nummer
AC18026389
Utheses ID
81791
Studienkennzahl
UA | 066 | 935 | |