Können Sie einfach den Forward-Forward-Algorithmus erklären, der von Jeffrey Hinton vorgeschlagen wurde?
Forward-Forward, auch bekannt als FFNN (Feed-Forward Neural Network), ist ein Motor Lernalgorithmus, der verwendet wird, um Daten zu klassifizieren und zu regression. Einfach ausgedrückt, FFNN ermöglicht dem Computer zu lernen, zu welcher Klasse der Eingabedatensatz gehört. Der FFNN Algorithmus besteht aus drei Hauptelementen: Eingabeebene, versteckte Schichten und Ausgabeebene. Die Eingabeebene empfängt Eingabedaten, versteckte Schichten berechnen über diese Daten und die Ausgabe erzeugt eine Schlussfolgerung auf der Grundlage der Ergebnisse versteckter Schichten. Der FFNN wird in der Regel in Aufgaben verwendet, in denen Eingabedaten als Zahlenvektoren dargestellt werden. Eines der Merkmale von FFNN ist, dass sie Zwischenberechnungen verwendet, um Eingabedaten und Ausgabeausgabe zu verarbeiten. Jede Ebene im neuronalen Netzwerk berechnet seine Eingabe und überträgt sie auf die nächste Ebene. In FFNN wird jedes Neuron in jeder Ebene auf der gewichteten Menge von Eingangswerten und entsprechenden Gewichten berechnet. Dies ist ein Merkmal des FFNN, das dann durch die Funktion der Maschine übertragen wird.