English(EN) Forward Target Propagation: A Forward-Only Approach to Global Error Credit Assignment via Local Losses

新的前向目标传播方法为反向传播提供了替代方案

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] · 2026-10-02 04:00

研究人员推出了一种新颖的神经网络训练方法——前向目标传播（FTP），该方法绕过了传统反向传播算法。FTP 利用仅前向传播来局部分配误差信用，使其在生物学上更合理，并且对硬件更有效。初步评估表明，FTP 在 MNIST、CIFAR-10 和 CIFAR-100 等标准数据集上实现了具有竞争力的准确性，同时在低精度环境中也表现出卓越的性能，并具有在设备上进行节能学习的潜力。 AI

影响 FTP 提供了一种更高效且与硬件兼容的神经网络训练方法，有可能实现设备上学习和神经形态计算。

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arXiv cs.AI TIER_1 English(EN) · Nazmus Saadat As-Saquib, A N M Nafiz Abeer, Hung-Ta Chien, Byung-Jun Yoon, Suhas Kumar, Su-in Yi · 2026-10-02 04:00

前向目标传播：一种通过局部损失进行全局误差信用分配的前向方法

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