核心结论: 【核心】Hinton提出的Forward-Forward(FF)方法,巧妙地将人脑的学习过程与睡眠中的梦境现象相结合,揭示了正负样本平衡对维持精神状态的重要性。 【拓展描述】就像我们的大脑在白天是一个勤奋的学生,不断接受新知识(正样本),而在夜晚则变成了一位挑剔的梦境导演,不断创造出各种奇怪的场景(负样本)来训练自己...
之所以Hinton有两个Forward，是因为他让同一层走一次正样本再走一次负样本。马毅的代码里也是用Batch的，...
Hinton对这种算法的动机是为了解决标准反向传播训绻的一些缺点，其需要对前向计算中的计算进行全面了解，并在训练期间存储激活值。Hinton的见解是使用两次输入数据的前向传播 - 一个正向和一个负向 - 它们具有相反的目标函数要优化。Hinton表明，使用FF训练的网络可以像使用反向传播训练的网络一样完成计算机视觉(CV)任...
权值不随着硬件的消亡而消亡! 而Hinton 大佬则说,为了有更出色的能效和训练性能,我们大概可以针对某一个特定的硬件进行神经网络的训练,使得该硬件同样可以出色的完成一个特定的深度学习任务,这个硬件会自己学习一些参数,而这些参数与这个硬件绑定。 如此一来,一旦硬件损坏,参数也就不可用,软件死掉,不再"永生"。 如果...
最近祖师爷Hinton出了一篇论文,很有意思,深度学习模型训练不要反向传播,要两次前向传播,更符合生物学中人的认知了,真的牛 前向正演算法:一些初步研究 摘要 1 反向传播一些弊端 2 前向演进算法 2.1 用简单的逐层优度函数学习多层表示 3 一些试验内容
详细解释: NeurIPS 2022 大会上,Hinton 发表了题目为《The Forward-Forward Algorithm for Training Deep Neural Networks》的特邀演讲,论述了前向算法相比于反向算法的优越性。论文的初稿《The Forward-Forward Algorithm: Some Preliminary Investigations》已经放在了其多伦多大学的主页上 ...
In this repo, I explore Geoffrey Hinton's Forward-Forward Algorithm for layer-wise training of neutral networks without backpropagation. His new learning procedure replaces the forward and backward passes of backpropagation by two forward passes, one with positive (i.e. real) data and the other...
Hinton Steps Forward Just When Harriers Need Leading Man; Kidderminster H 3 Shrewsbury Town 1
The Forward-Forward Algorithm proposed by Geoffrey Hinton - Unofficial Pytorch Implementation - IsmailKonak/FF-Algorithm-Pytorch-Implementation
基于上述的背景，Hinton的这篇文章，提出了使用 Forward-Forward 算法来代替 Forward-Backward 算法。显然...