FFCL：前馈 - 前馈神经网络与皮层回路，边缘上的训练与推理，无需反向传播
原文中文，约400字，阅读约需1分钟。发表于：。通过优化标签处理、修改标签整合方式以及引入反馈循环，提升了前向前向学习算法在训练神经网络中的性能。
该论文介绍了一种新的分布式深度学习方法，利用Geoffrey Hinton的Forward-Forward（FF）算法增强神经网络训练。该方法采用双向传递策略进行前向传递，提供更有效和符合生物学原理的神经网络训练方法。研究重点关注FF算法在分布式环境中的实现，以减少训练时间和资源消耗。该方法有潜力成为分布式深度学习系统中的变革性工具，提高训练效率。
