Sakana AI 提出 PC-ALM：可训练 1000 层网络的逐层局部反向传播替代方案
Sakana AI Researchers Introduce PC-ALM, a Layer-Local Alternative to Backpropagation That Trains 1000-Layer Networks
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AI 导读
Sakana AI 研究人员提出 Augmented Lagrangian Predictive Coding（PC-ALM），一种保持逐层局部更新、又能恢复与反向传播对齐的信用信号的预测编码变体，在 MNIST 上训练 1000 层残差 MLP 时与反向传播的差距约在 2 个百分点以内。
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