FFR: Forward-Forward Learning for Regression
Este artigo apresenta o FFR, o primeiro framework para adaptar o algoritmo Forward-Forward biologicamente plausível para tarefas de regressão ao empregar bondade competitiva ordinal, uma arquitetura de escada estratificada e predição hierárquica, alcançando precisão próxima à do backpropagation com custos significativamente reduzidos de memória e computação.