Sakana 发布 PC-ALM 局部学习方法，无需反向传播训练千层网络

Sakana AI 发布 PC-ALM，一种不依赖反向传播的局部学习替代方案，仅凭局部动力学即可训练 1000 层神经网络，动机源于大脑无法精确实现反向传播。该方法将每层输入视为自由隐变量，作为上一层的优化目标，并获 LeCun 点评。不过有研究者指出，这一思路早在 2018 年就已出现，并非全新概念。

2026-09-15 ~ 2026-09-15 · 2 条相关