エラースプレッドアルゴリズムを使用したトレーニングについて話しました。2022年12月に説明されている将来の方法があります。このアルゴリズムは、直接通路と逆通路を2つのストレート通路に置き換えるように設計されています。このアルゴリズムは、ジェフリー・ヒントンによって提案されました。このアルゴリズムを簡単な言語で詳細に説明してほしい
もちろん、ジェフリー・ヒントンが提案した前進法について話すことができます。

フォワードフォワードアルゴリズムを使用すると、エラースプレッドアルゴリズムを使用する必要なく、ニューラルネットワークをトレーニングできます。これは、ニューラルネットワークの各層に沿って生成される2つのシーケンシャルパスに基づいています。

最初のパス（フォワードパス）は、従来のニューラルネットワークと同じ方法で実行されます。データは、入力の線形変換と非線形活性化関数の使用が発生するネットワークの各層を通過します。その結果、各レイヤーの出力信号が得られます。

2番目の通過は、各レイヤーの出力信号を調整するために使用されます。データは再びネットワークの各レイヤーを通過しますが、今回は入力データの線形変換と非線形活性化関数の使用はありません。代わりに、予想される出力データに基づいて出力信号を調整する各レイヤー。この調整は、予想される出力と各レイヤーの現在のリリースの差を減らすことによって発生します。

したがって、誤差逆分布アルゴリズムのように、出力信号ではなく、出力信号を調整するために直接通過するだけであるため、計算の複雑さを減らすことができます。さらに、この方法により、ニューラルネットワークをより効率的に、より少ないエラーでトレーニングすることができます。