Toward Practical Equilibrium Propagation: Brain-inspired Recurrent Neural Network with Feedback Regulation and Residual Connections
Este artigo apresenta a FRE-RNN, uma rede neural recorrente biologicamente plausível que incorpora regulação por feedback e conexões residuais, superando a instabilidade e os altos custos computacionais da Propagação de Equilíbrio, alcançando velocidades de convergência e desempenho comparáveis à retropropagação, ao mesmo tempo que viabiliza o aprendizado em grande escala inspirado no cérebro.