关于 Julian Gould 的报道

Sakana AI 研究人员提出了 PC-ALM，这是一种训练 1000 层网络的反向传播的本地层替代方案。通过将拉格朗日乘子附加到每个层约束，PC-ALM 保持了预测编码的层局部更新，同时在线性网络中恢复了精确的反向传播梯度。这种算法可能为训练深层神经网络提供了一个更高效的替代方案。