转自 | 机器之心反向传播可以解释大脑学习吗？近日 Hinton 等人的研究认为，尽管大脑可能未实现字面形式的反向传播，但是反向传播的部分特征与理解大脑中的学习具备很强的关联性。该研究将之前的相关研究置于「NGRAD」框架下，NGRAD 算法利用活动状态的差异驱动突触更新，这与反向传播类似。
图 1：多种学习算法图示。a）从左到右：神经网络通过一系列简单的计算单元来计算输出。b）在规定突触变化特异性的谱系中，反向传播和扰动算法的位置。c）该谱系上的算法以不同的速度进行学习。
反向传播算法的核心是对整个网络所有可能的路径重复使用链式法则。反向传播算法真正强大的地方在于它是动态规划的，我们可以重复使用中间结果计算梯度下降。因为它是通过神经网络由后向前传播误差，并优化每一个神经节点之间的权重，所以这种算法就称之为反向传播算法（backpropagation algorithm）。
图 2：使用反向传播训练的网络与利用视觉皮层腹侧流中神经响应的模型的对比。a）Cadieu 等人的研究 [58] 表明使用反向传播训练的模型（蓝色）比其他模型（灰色）更好地解释下颞叶皮层（IT）中的多单元响应；b）Khaligh-Razavi 和 Kriegeskorte 的研究 [70] 表明，具备更好分类性能的模型与 IT 表征的近似度越高。
图 3：目标传播算法。a）在每一层使用完美反函数 g_l=f_l^-1(.) 的目标传播原理图；b）差异目标传播有助于纠正反向连接或许无法实现完美反函数的事实；c）单层差异目标传播原理图。前向突触权重的更新旨在促使 forward-pass 隐藏活动更接近修正后的隐藏目标。
图 4：大脑如何近似反向传播算法，近期的实证研究提供了新思路。
<pre style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;"><p style="max-width: 100%;min-height: 1em;letter-spacing: 0.544px;white-space: normal;color: rgb(0, 0, 0);font-family: -apple-system-font, system-ui, "Helvetica Neue", "PingFang SC", "Hiragino Sans GB", "Microsoft YaHei UI", "Microsoft YaHei", Arial, sans-serif;widows: 1;line-height: 1.75em;text-align: center;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;"><strong style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;"><span style="max-width: 100%;letter-spacing: 0.5px;font-size: 14px;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;"><strong style="max-width: 100%;font-size: 16px;letter-spacing: 0.544px;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;"><span style="max-width: 100%;letter-spacing: 0.5px;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;">—</span></strong>完<strong style="max-width: 100%;font-size: 16px;letter-spacing: 0.544px;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;"><span style="max-width: 100%;letter-spacing: 0.5px;font-size: 14px;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;"><strong style="max-width: 100%;font-size: 16px;letter-spacing: 0.544px;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;"><span style="max-width: 100%;letter-spacing: 0.5px;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;">—</span></strong></span></strong></span></strong></p><section style="max-width: 100%;letter-spacing: 0.544px;white-space: normal;font-family: -apple-system-font, system-ui, "Helvetica Neue", "PingFang SC", "Hiragino Sans GB", "Microsoft YaHei UI", "Microsoft YaHei", Arial, sans-serif;widows: 1;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;"><section powered-by="xiumi.us" style="max-width: 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