前向学习中新兴的 NeoHebbian 动态：对神经形态计算的意义

 原文中文，约400字，阅读约需1分钟。发表于：。

通过对神经计算的进一步研究，我们证明了当使用平方欧几里得范数作为驱动局部学习的好度函数时，Forward-Forward Algorithm（FFA）等同于新赫布学习规则，并通过比较两个版本的 FFA 在模拟网络和脉冲神经网络中的训练行为，证实了生物学习规则与当前使用的训练算法之间的关联，并为将 FFA 的积极结果推广到赫布学习规则铺平了道路。同时，我们的结果暗示在 FFA...

该论文介绍了一种新的分布式深度学习方法，利用双向传递策略提高神经网络的训练效率。分析了该方法在分布式计算中的有效性，展示了其作为分布式深度学习系统中的变革性工具的潜力。

分布式深度学习 分布式计算 双向传递策略 变革性工具 训练效率
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