本研究提出了一种无反向传播的哈密顿神经网络训练算法，显著降低了计算成本并加快了收敛速度。该算法在处理陡峭梯度和宽输入域时表现优越，尤其在混沌系统中训练速度提升超过100倍，准确性显著提高。

该研究提出了一种新型脉冲神经网络（SNN）训练算法，解决了反向传播中的梯度丢失问题。新方法OTT和SOLSA在内存需求和学习性能上优于传统算法，并显著提升了准确度。此外，研究还介绍了适用于资源受限平台的无反向传播训练框架，展现出良好的应用前景。