Sakana AI 提出 PC-ALM：无需反向传播训练 1000 层网络

Sakana AI 提出 PC-ALM，一种仅靠局部动力学、无需反向传播即可训练 1000 层神经网络的局部学习替代方案。该方法将预测编码推广为使用增广拉格朗日，引入对偶神经元（拉格朗日乘子）参与层内动力学，使每层成为 PI 反馈控制系统以最小化局部预测误差。PC-ALM 能将信号传播到近乎任意深度，在标准预测编码难以学习的深层窄网络中尤其有效，并可能为神经形态硬件上的深度学习提供参考。