Forward-Forward algorithm

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RESEARCHarXiv CS.LG·16/04/2026

Sparse Goodness: How Selective Measurement Transforms Forward-Forward Learning

Esta pesquisa estuda e aprimora sistematicamente o algoritmo Forward-Forward (FF), redesenhando sua função de bondade local para distinguir dados positivos de negativos. O trabalho introduz as abordagens 'top-k goodness' e 'entmax-weighted energy', demonstrando melhorias substanciais na precisão em benchmarks como Fashion-MNIST.

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RESEARCHarXiv CS.LG·20d atrás

Adaptive Multi-Scale Goodness Aggregation for Forward-Forward Learning

Este artigo propõe a Agregação Adaptativa de Bondade Multi-Escala (AMSGA), uma extensão do algoritmo Forward-Forward para melhorar a estabilidade e robustez de redes neurais. A AMSGA introduz agregação multi-escala, mineração adaptativa de negativos e limiares dependentes da camada, demonstrando melhorias de desempenho em MNIST e Fashion-MNIST.

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