NeurIPS 2018 | BP不用算梯度，這樣的線性反向傳播也能Work！
選自 NIPS 2018 機器之心編譯 作者：Mehrdad Yazdan 參與：路雪、思源 反向傳播是常用的學習算法，但它存在一些缺陷，如過於敏感、依賴大量條件和約束。來自加州大學聖地亞哥分校的研究科學家 Mehrdad Yazdani 對誤差項的線性反向傳播進行研究，該方法在前向傳播中使用非線性激活函數，但是在反向傳播中使用線性激活函數，因此它可以確保梯度流的正常傳遞，同時節約計算成本。 反向
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