2025年4月28日
NoProp：无需反向传播，基于去噪原理的非全局梯度传播神经网络训练，可大幅降低内存消耗
摘要： 反向传播算法自四十年前问世以来一直作为深度学习的基石，然而仍然面临两项关键技术挑战：首先由于必须存储中间激活值用于梯度计算，导致内存消耗显著；其次其本质上的顺序计算特性严重限制了模型在分布式多GPU环境下的并行扩展能力。近期牛津大学、Mila研究所与Google DeepMind的研究团队联合提出了 阅读全文
posted @ 2025-04-28 10:05 deephub 阅读(56) 评论(0) 推荐(0)