Jeffrey Hintonによって提案されたForward -Forwardアルゴリズムは、ニューラルネットワークの学習手順であり、逆分布の直接的な通過を2つの直接通過に置き換えます。最初の通路では、正の（実際の）データが使用され、2番目のデータが使用されます。各レイヤーには独自の目的関数があります。これは、陽性データの効率が高く、負のデータの効率が低いことにあります。層内のアクティビティの正方形の合計は良さとして使用できますが、他の可能性があります。このアルゴリズムは、反対の分布よりもやや遅いため、記事で研究されているいくつかのおもちゃのタスクにはあまり一般化されていません。それにもかかわらず、「フォワードナザード」アルゴリズムは、鉄筋を使用してトレーニングを使用せずに非常に低いエネルギー消費を持つアナログ機器を使用する方法として、逆分布アルゴリズムを超えることができます。
Алгоритм Forward-Forward, предложенный Джеффри Хинтоном, - это процедура обучения для нейронных сетей, которая заменяет прямой и обратный проходы обратного распространения на два прямых прохода. В первом проходе вперед используются положительные (реальные) данные, а во втором - отрицательные. Каждый слой имеет свою собственную объективную функцию, которая заключается в том, чтобы иметь высокую добротность для положительных данных и низкую добротность для отрицательных данных. В качестве добротности может использоваться сумма квадратов активности в слое, но есть и другие возможности. Этот алгоритм несколько медленнее, чем обратное распространение, и не так хорошо обобщается на нескольких игрушечных задачах, исследованных в статье. Тем не менее, алгоритм "вперед-назад" может превосходить алгоритм обратного распространения как модель обучения в коре головного мозга и как способ использования аналогового оборудования с очень низким энергопотреблением без использования обучения с подкреплением.