Конечно, я могу рассказать о методе Forward-Forward, предложенном Джеффри Хинтоном.

Алгоритм Forward-Forward позволяет обучать нейронную сеть без необходимости использования алгоритма обратного распространения ошибки. Он основан на двух последовательных проходах, которые производятся по каждому слою нейронной сети.

Первый проход (forward-pass) выполняется так же, как и в обычной нейронной сети. Данные проходят через каждый слой сети, где происходит линейное преобразование входных данных и применение нелинейной функции активации. В результате получается выходной сигнал каждого слоя.

Второй проход (forward-feedback) используется для корректировки выходных сигналов каждого слоя. Данные опять проходят через каждый слой сети, но в этот раз не происходит линейного преобразования входных данных и применения нелинейной функции активации. Вместо этого каждый слой производит корректировку своего выходного сигнала на основе ожидаемых выходных данных. Эта корректировка происходит путем уменьшения разницы между ожидаемым выходом и текущим выходом каждого слоя.

Таким образом, Forward-Forward позволяет снизить сложность вычислений, поскольку для корректировки выходных сигналов используется только прямой проход, а не обратный, как в алгоритме обратного распространения ошибки. Более того, этот метод позволяет обучать нейронную сеть более эффективно и с меньшим количеством ошибок.
แน่นอน ฉันสามารถพูดคุยเกี่ยวกับวิธี Forward-Forward ที่เสนอโดย Geoffrey Hinton ได้ อัลกอริธึม Forward-Forward ช่วยให้คุณฝึกโครงข่ายประสาทเทียมโดยไม่จำเป็นต้องใช้อัลกอริธึมการเผยแพร่กลับ มันขึ้นอยู่กับการส่งผ่านตามลำดับสองครั้งที่เกิดขึ้นในแต่ละเลเยอร์ของโครงข่ายประสาทเทียม การส่งผ่านครั้งแรก (ส่งต่อ-ส่ง) จะดำเนินการในลักษณะเดียวกับในโครงข่ายประสาทเทียมปกติ ข้อมูลจะส่งผ่านแต่ละชั้นของเครือข่าย โดยที่จะมีการแปลงข้อมูลอินพุตเป็นเส้นตรงและใช้ฟังก์ชันการเปิดใช้งานแบบไม่เชิงเส้น ผลลัพธ์ที่ได้คือผลลัพธ์ของแต่ละเลเยอร์ การส่งผ่านครั้งที่สอง (forward-feedback) ใช้เพื่อปรับสัญญาณเอาท์พุตของแต่ละเลเยอร์ ข้อมูลจะผ่านแต่ละเลเยอร์ของเครือข่ายอีกครั้ง แต่คราวนี้ไม่มีการเปลี่ยนแปลงเชิงเส้นของข้อมูลอินพุตและการประยุกต์ใช้ฟังก์ชันการเปิดใช้งานแบบไม่เชิงเส้น แต่ละเลเยอร์จะปรับเอาต์พุตตามเอาต์พุตที่คาดหวังแทน การปรับนี้เกิดขึ้นโดยการลดความแตกต่างระหว่างเอาต์พุตที่คาดหวังและเอาต์พุตปัจจุบันของแต่ละเลเยอร์ ดังนั้น Forward-Forward ช่วยลดความซับซ้อนในการคำนวณ เนื่องจากมีการใช้เฉพาะการส่งผ่านไปข้างหน้าเพื่อแก้ไขสัญญาณเอาท์พุต ไม่ใช่สัญญาณย้อนกลับ ดังเช่นในอัลกอริธึมการเผยแพร่กลับ นอกจากนี้ วิธีการนี้ยังช่วยให้คุณฝึกโครงข่ายประสาทเทียมได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้นและมีข้อผิดพลาดน้อยลง
spam fails_task lang_mismatch pii not_appropriate hate_speech sexual_content quality toxicity humor helpfulness creativity violence