一个名为 Deepity 的新 C++ 机器学习库已被开发出来，旨在证明预测编码网络（PCNs）可以达到与传统反向传播相当的性能。通过实现近期关于加速 PCNs 的研究并利用算法缓存，Deepity 在 CPU 上不到一分钟内就在 MNIST 上达到了 97.73% 的准确率，与 PyTorch 的反向传播性能非常接近。开发者计划将该库移植到 CUDA 以进行进一步扩展，并探索 PCNs 在持续学习场景中的能力。 AI
影响 展示了信用分配的一种潜在的反向传播替代方案，这可能会影响未来在生物学上可行的 AI 和持续学习领域的研究。
排序理由 该条目描述了一个新的库，该库在标准基准（MNIST）和基线算法（反向传播）上实现并评估了一种特定的机器学习技术（预测编码网络），这符合研究的定义。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
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