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大脑和人工神经网络学习的背景知识。然后,我们研究神经硬件施加的实现约束以及反向传播算法违反这些约束的原因。为了应对这些约束,人们设计了几种学习算法,例如反馈对齐、目标传播和平衡传播,每种算法都试图克服反向传播遇到的一些困难。本综述的主要内容是对这些方法的分析,包括它们的成功和失败。其中一些成功案例相当令人惊讶,表明反向传播类算法对大脑来说并不像以前认为的那样不可行。正是出于这个原因,我们认为大脑的真正功能在本质上可能与反向传播相似。

深度学习中的生物学合理性考量

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