研究人员对预测编码网络（PCNs）的无限宽度和深度极限进行了理论分析，PCNs是标准反向传播的替代方案。他们的研究结果表明，对于线性残差网络，在特定参数化下，PCNs可以实现与反向传播相同的梯度计算。当模型的宽度显著大于其深度时，会收敛到反向传播的损失函数，这表明在类脑网络架构中存在局部更新的可能性。 AI
影响 为替代训练方法提供了理论基础，可能影响未来的神经网络架构。
排序理由 学术论文，详细介绍了神经网络训练方法的理论极限和收敛特性。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
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