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今天的主题是：NoProp: Training Neural Networks without Back-propagation or Forward-propagation

Summary

这篇研究论文介绍了一种名为 NoProp 的新型神经网络训练方法，该方法不依赖传统的反向传播或正向传播机制。与通过层级抽象学习的典型深度学习模型不同，NoProp 借鉴了扩散模型和流匹配方法，使每个层独立学习去噪带噪声的目标。实验结果表明，在图像分类基准测试中，NoProp 的表现优于其他不使用反向传播的方法，并且在计算上更高效，所需的 GPU 内存更少。作者认为，这项工作为开发不学习层次表示的无梯度学习方法开启了新的可能性。

原文链接：https://arxiv.org/abs/2503.24322