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随机变分传播：局部、可扩展且高效的反向传播替代方法
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原文中文，约200字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文提出随机变分传播（SVP），克服反向传播的局限性。SVP通过将层激活视为潜在变量，实现局部更新与全局一致性，显著降低内存使用，并在多个模型和数据集上达到与反向传播相当的准确性。
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关键要点
- 提出随机变分传播（SVP）以克服反向传播的局限性。
- SVP将训练过程重构为分层变分推断，实现可扩展性。
- 通过将层激活视为潜在变量，SVP能够进行局部更新。
- SVP保持全局一致性，显著降低内存使用。
- 在多个模型和数据集上，SVP达到了与反向传播相当的准确性。
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