FFR: Forward-Forward Learning for Regression
Este artículo presenta FFR, el primer marco para adaptar el algoritmo Forward-Forward biológicamente plausible para tareas de regresión mediante el empleo de bondad competitiva ordinal, una arquitectura de escalera estratificada y predicción jerárquica, logrando una precisión cercana a la de retropropagación con costos de memoria y computación significativamente reducidos.