研究提出 SpatialPC，实现亚线性局部信用传播深度计算
原文标题：SpatialPC: Deep Computation with Sublinear Local Credit Propagation
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论文证明局部学习规则的信用传播延迟源于通信几何而非深度：d 维常数密度下界为 Ω(N^{1/d})，并构造出达到该下界的有向无环图。作者在预测编码框架内实现 SpatialPC，用伴随预测动力学传播信用，在 MNIST 与 Fashion-MNIST 上分别达到 97.6% 与 88.1% 测试准确率。
- 问题
- 局部学习规则的信用传播延迟被归因于深度，实际受通信几何限制。
- 方法
- 用光锥论证给出 Ω(N^{1/d}) 下界并构造匹配的有向无环图，在预测编码中实现 SpatialPC。
- 结果
- MNIST 与 Fashion-MNIST 测试准确率分别达 97.6% 与 88.1%。
- 影响
- 深度与信用传播延迟可解耦，为设计低延迟局部训练架构提供理论依据。
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