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Deepity
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- 2026-10-26 product_launch The release of the Deepity predictive coding library, featuring C++/CUDA implementation and Python bindings. 来源
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Deepity 库提供比 JAX 和 ngc-learn 更快的预测编码
一个名为 Deepity 的新预测编码库已发布，它提供了 C++/CUDA 实现和 Python 绑定。该库旨在通过使用层之间的局部信念更新和预测来提供传统反向传播的替代方案。在 MNIST 上的基准测试显示，Deepity 在速度上优于 JAX 的 jpc 和 ngc-learn，同时实现了相当或更好的准确性。
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Deepity C++ 库使用预测编码网络媲美反向传播
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。