Nnets [Neural Networks] — старейший в России культовый ИИ-журнал о нейросетях, искусственном интеллекте и роботах.

Ежедневные новости и аналитика нейромира.

Авторские материалы, исследования, обзоры и подборки.

Будущее уже здесь!

Sakana AI представила PC-ALM: обучение нейросетей до 1000 слоёв без обратного распространения ошибки.

Sakana AI представила PC-ALM, метод обучения глубоких нейросетей без классического обратного распространения ошибки. Рассказываем, как он устроен.

Главный результат: PC-ALM смог обучать нейросети глубиной до 1000 слоёв, используя только локальные взаимодействия между соседними слоями.

Обычное глубокое обучение почти полностью опирается на backpropagation: ошибка считается на выходе сети, после чего градиенты передаются назад через все слои.

Как устроен PC-ALM

PC-ALM работает иначе. Каждый слой рассматривается как локальная динамическая система, которая пытается уменьшить собственную ошибку предсказания. Вместо глобального прохода градиента используются:

  • локальные ошибки предсказания;
  • множители Лагранжа;
  • расширенный лагранжиан;
  • локальная динамика состояний;
  • PI-регуляция внутри каждого слоя.

Метод вырос из predictive coding, подхода, популярного в NeuroAI. В predictive coding каждый слой постепенно корректирует своё состояние так, чтобы уменьшать рассогласование с соседними слоями.

Проблема в том, что в очень глубоких сетях такие сигналы плохо распространяются: информация об ошибке с выхода сети затухает раньше, чем достигает внутренних слоёв.

PC-ALM добавляет специальные двойственные переменные, по сути дополнительные нейроны, представляющие множители Лагранжа. Они помогают передавать сигнал ошибки через большое число слоёв.

Авторы связывают этот подход с классической работой Яна Лекуна 1988 года, где множители Лагранжа для многослойной сети можно связать с градиентами функции потерь.

В результате получается обучение, где глобальная задача оптимизации раскладывается на множество локальных динамических процессов.

Где это может пригодиться

Особенно хорошо PC-ALM показал себя на очень глубоких и узких сетях, где обычный predictive coding начинает ломаться.

Помимо NeuroAI, подход может быть интересен для нейроморфного железа: там локальные вычисления и физическая динамика потенциально дешевле классического backpropagation на GPU.

Блог: https://pub.sakana.ai/pc-alm/

Статья: https://arxiv.org/abs/2605.31022

Код: https://github.com/SakanaAI/pc-alm

Этот пост Вконтакте:

Ещё новости:

Субтитры без ручной расшифровки: SmartSub и WhisperSubTranslate.
Стильный промпт для переноса артов в швейцарском стиле со строгой сеткой и броскими цветами!
Jev: новый класс ИИ для быстрых решений и лучшие проекты на GitHub!
Китайский айтишник создал топовую локальную нейронку laya-mlx и заставил её играть в «Змейку».
Теренс Тао: темпы развития ИИ стали слишком быстрыми!
Лучшая 4D-визуализация движений: Gemini, Codex и three.js растянули время.
Китайская ботоферма с ИИ-роботом и физическим «пальцем» обходит проверки соцсетей.
ChatGPT и Claude ошибаются в финансовых вопросах в 57% случаев.
ChatGPT якобы сам отправил письмо в ФБР через Gmail пользователя.
«Ты же говорил, что так можно»: как ИИ выручает бухгалтеров на 1С и их руководителей.