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Jeffrey Hintonが提案した単純な言語で、フォワードフォワードアルゴリズムを説明できますか？
gpt
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。
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人工知能は、芸術や知性とは何の関係もありません。また、ニューラルネットワークは、生き物の脳のニューロンの機能とは何の関係もありません。