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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。

标签

更新于: 2026-09-23
前向-前向算法局部学习神经网络pytorchjax

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

来源

  • 规范: SKILL.md
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
正向数据样本
负向数据样本
类别标签
网络层损失值
隐层激活值
预测标签