もちろん、ジェフリー・ヒントンが提案した前進法について話すことができます。

フォワードフォワードアルゴリズムを使用すると、エラースプレッドアルゴリズムを使用する必要なく、ニューラルネットワークをトレーニングできます。これは、ニューラルネットワークの各層に沿って生成される2つのシーケンシャルパスに基づいています。

最初のパス（フォワードパス）は、従来のニューラルネットワークと同じ方法で実行されます。データは、入力の線形変換と非線形活性化関数の使用が発生するネットワークの各層を通過します。その結果、各レイヤーの出力信号が得られます。

2番目の通過は、各レイヤーの出力信号を調整するために使用されます。データは再びネットワークの各レイヤーを通過しますが、今回は入力データの線形変換と非線形活性化関数の使用はありません。代わりに、予想される出力データに基づいて出力信号を調整する各レイヤー。この調整は、予想される出力と各レイヤーの現在のリリースの差を減らすことによって発生します。

したがって、誤差逆分布アルゴリズムのように、出力信号ではなく、出力信号を調整するために直接通過するだけであるため、計算の複雑さを減らすことができます。さらに、この方法により、ニューラルネットワークをより効率的に、より少ないエラーでトレーニングすることができます。
Конечно, я могу рассказать о методе Forward-Forward, предложенном Джеффри Хинтоном.

Алгоритм Forward-Forward позволяет обучать нейронную сеть без необходимости использования алгоритма обратного распространения ошибки. Он основан на двух последовательных проходах, которые производятся по каждому слою нейронной сети.

Первый проход (forward-pass) выполняется так же, как и в обычной нейронной сети. Данные проходят через каждый слой сети, где происходит линейное преобразование входных данных и применение нелинейной функции активации. В результате получается выходной сигнал каждого слоя.

Второй проход (forward-feedback) используется для корректировки выходных сигналов каждого слоя. Данные опять проходят через каждый слой сети, но в этот раз не происходит линейного преобразования входных данных и применения нелинейной функции активации. Вместо этого каждый слой производит корректировку своего выходного сигнала на основе ожидаемых выходных данных. Эта корректировка происходит путем уменьшения разницы между ожидаемым выходом и текущим выходом каждого слоя.

Таким образом, Forward-Forward позволяет снизить сложность вычислений, поскольку для корректировки выходных сигналов используется только прямой проход, а не обратный, как в алгоритме обратного распространения ошибки. Более того, этот метод позволяет обучать нейронную сеть более эффективно и с меньшим количеством ошибок.