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Forward-Forward (FF) algorithm
Forward-Forward (FF) algorithm
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新的正向-正向算法变体提高了图像识别准确性
研究人员探索了正向-正向（FF）算法，该算法使用局部的“优度函数”逐层训练网络。该研究系统地研究了这些函数的选择性和活动形状如何影响FF学习。他们引入了新的选择性优度函数和形状敏感目标，包括一种无参数的“爆发度优度”，它奖励重尾活动模式。在Fashion-MNIST和CIFAR-10数据集上的实验表明，这些活动形状统计量可以提供有效的局部学习信号，与标准方法相比显著提高了准确性。
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新的FFR算法将前向-前向学习扩展到回归任务
研究人员开发了FFR，这是一个将前向-前向（FF）学习算法扩展到回归任务的新颖框架。与之前为分类设计的算法不同，FFR引入了一个序数竞争优度函数和一个分层梯形架构。这种方法允许高效训练，与反向传播相比显著减少了内存使用，同时在真实回归基准测试中取得了具有竞争力的准确性。