MIT最新算法，雙向傳播比BP快25倍深度學習

MIT最新算法，雙向傳播比BP快25倍深度學習 反向傳播（BP）算法被認爲是用於訓練深度神經網絡的「事實上」（de-facto）的方法。它使用前饋權重的轉置，以精確的方式將輸出層的誤差反向傳播到隱藏層。然而，有人認爲，這在生物學上是不合理的，因爲在生物神經系統中，帶有準確輸入權重的誤差信號的反向傳播被認爲是不可能的。在本研究中，基於神經科學和與BP 類似的不對稱方法的相關文獻，研究者提出了一種在生

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