NoProp：无需前后向传播的神经网络训练新方法

牛津大学和Mila实验室的研究者开发了一种名为NoProp的新方法，该方法无需前向或反向传播即可训练神经网络。通过让每一层独立学习对噪声目标进行去噪，NoProp在MNIST、CIFAR-10和CIFAR-100数据集上的表现优于现有的无反向传播方法。这种方法不仅提高了准确率，还减少了GPU内存消耗，展现了更高效的分布式学习潜力，为深度学习提供了新的可能性。
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