Hinton最新研究:神经网络的未来是前向-前向算法|NeurIPS 2022特邀演讲(2)
CIFAR-10 数据集测试Hinton 接着在 CIFAR‑10 数据集上测试了 FF 算法的性能,证明了 FF 训练出的网络在性能上能够媲美反向传播。该数据集有 50,000 张 32x32 的训练图像,每个像素具有三个颜色通道,因此,每个图像都有 3072 个维度。由于这些图像的背景复杂且高度...
Hinton最新研究:神经网络的未来是前向-前向算法|NeurIPS 2022特邀演讲
Hinton最新研究:神经网络的未来是前向-前向算法|NeurIPS 2022特邀演讲新智元 新智元 2022-12-08 13:08 发表于北京 新智元报道 作者:AI科技评论(李梅、黄楠)编辑:好困【新智元导读】在未来万亿参数网络只消耗几瓦特...
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