Forward-Forward algorithm

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RESEARCHarXiv CS.LG·16/04/2026

Sparse Goodness: How Selective Measurement Transforms Forward-Forward Learning

Cette recherche étudie et améliore systématiquement l'algorithme Forward-Forward (FF) en redéfinissant sa fonction de bonté locale, qui distingue les données positives des négatives. Elle introduit les concepts de 'top-k goodness' et 'entmax-weighted energy', démontrant des améliorations substantielles de la précision sur des benchmarks comme Fashion-MNIST.

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RESEARCHarXiv CS.LG·il y a 20j

Adaptive Multi-Scale Goodness Aggregation for Forward-Forward Learning

Cet article propose l'Agrégation Adaptative de Bonté Multi-Échelle (AMSGA), une extension de l'algorithme Forward-Forward pour améliorer la stabilité et la robustesse des réseaux neuronaux. L'AMSGA introduit une agrégation de bonté multi-échelle, une exploitation adaptative des négatifs difficiles et des seuils dépendants des couches. Les expériences sur MNIST et Fashion-MNIST montrent des améliorations de performance constantes.

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