Forward-Forward algorithm

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RESEARCHarXiv CS.LG·16/4/2026

Sparse Goodness: How Selective Measurement Transforms Forward-Forward Learning

Esta investigación estudia y mejora sistemáticamente el algoritmo Forward-Forward (FF) rediseñando su función de bondad local, que distingue datos positivos de negativos. Introduce 'top-k goodness' y 'entmax-weighted energy', demostrando mejoras sustanciales en la precisión en benchmarks como Fashion-MNIST.

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RESEARCHarXiv CS.LG·hace 20d

Adaptive Multi-Scale Goodness Aggregation for Forward-Forward Learning

Este artículo propone la Agregación Adaptativa de Bondad Multiescala (AMSGA), una extensión del algoritmo Forward-Forward para mejorar la estabilidad y robustez de las redes neuronales. AMSGA introduce agregación de bondad multiescala, minería adaptativa de negativos difíciles y umbrales dependientes de la capa. Los experimentos en MNIST y Fashion-MNIST demuestran mejoras consistentes en el rendimiento.

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