forward-forward-learning - 用于局部逐层学习的前向-前向算法
实现Hinton的前向-前向算法,用于无需反向传播的神经网络局部逐层训练。
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更新于: 2026-09-23能力
典型输入
典型输出
该技能可以做什么
- 无反向传播训练网络层
- 计算层级好度函数
- 生成自对比负样本
- 通过最大好度预测标签
输入
- 正向数据样本
- 负向数据样本
- 类别标签
- 网络层维度参数
输出
- 网络层损失值
- 隐层激活值
- 预测标签
- 更新后的模型参数
要求
- PyTorch 框架环境
- JAX 与 Flax 框架
