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Sakana AI提出PC-ALM，可训练千层网络
Sakana AI研究者提出增广拉格朗日预测编码（PC-ALM），作为反向传播的层局部替代方案。通过为每层约束附加拉格朗日乘子，PC-ALM在保留预测编码局部更新的同时，在线性网络中可精确恢复反向传播梯度。实验显示其可训练1000层残差MLP，在MNIST上仅落后反向传播约2个百分点，MIT许可的…
MarkTechPost48 天前
#预测编码
共 3 篇相关资讯，按重要度与时间排序，每 3 小时更新。
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PreCoMem 框架发布：用预测编码为长期对话智能体做记忆整合
论文提出 PreCoMem，将用户记忆表示为置信度加权的信念，用「有效惊讶度」区分瞬时噪声与真实信念漂移。系统通过 MAINTAIN/PROFILE/CORRECT 三档门控更新记忆，在 LoCoMo、LongMemEval-S、PersonaMem-v2 上取得最优准确率，并开源代码。
arXiv cs.AI11 天前
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研究提出 SpatialPC，实现亚线性局部信用传播深度计算
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…
arXiv cs.LG5 天前