关键词biologically plausible learning
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- 不对称权重的深度学习
提出了 Product Feedback Alignment（PFA）算法，它在避免显式的权重对称的同时，几乎与反向传播（BP）算法相同，能够在深度卷积网络中实现可比较的性能，从而提供了对长期存在的权重对称问题的新解决方案，实现了更加符合生 - 释放相似性匹配的潜力：可扩展性、监督与预训练
本研究主要介绍了通过 Convolutional Nonnegative SM 和类似于 canonical correlation analysis 的方法来扩大 primarily unsupervised similarity mat - SymBa: 前向前算法的对称反向传播无对比学习用于优化收敛
本文提出了 SymBa 算法，该算法旨在实现比反向传播（BP）更生物学上合理的学习。 SymBa 算法通过解决正负样本收敛方向冲突引起的不对称梯度问题，平衡正负损失以增强性能和收敛速度，并通过添加包含类信息的内在类模式（ICP）来修改 FF - 使用生物合理奖励传播调整卷积脉冲神经网络
该论文提出一种基于奖励传播的算法，该算法应用于脉冲神经网络（SNN）架构中的脉冲卷积和全连接层，该算法能够替代标准反向传播算法，实现对 SNN 的训练。使用该算法的 SNN 在空间和时间任务上的表现已经得到验证，达到了 BP-SNN 的类似