替代反向传播的预测编码训练方法的需求
问题概述
当前深度学习模型依赖反向传播进行梯度计算，但在离散组件（如argmax、MoE、VQ‑VAE）和生物可信的学习机制上存在困难，用户希望寻找不依赖传统反向传播的替代方案。
痛点标签
- 缺乏对离散层或模型组件的可微分训练方法
- 希望拥有更符合生物实现的信用分配机制
- 希望在不使用反向传播的情况下实现有效的梯度估计
待验证问题
- 您是否在实际项目中遇到过离散层或模型组件的梯度难以求解的问题？
- 您更倾向于使用生物可信的学习规则而非传统反向传播吗？
- 您对使用增强拉格朗日预测编码作为替代训练方法的可行性有何期望？
证据
原话
Can it be better than existing training methods for discrete components like argmax, MoE or VQ-VAE?
原话
The brain doesn't need to do back propagation. Back propagation is a simulation of gradient descent which the universe achieved naturally by its own devices.
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