論文の概要: NetworkFF: Unified Layer Optimization in Forward-Only Neural Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2512.17531v2
• Date: Mon, 22 Dec 2025 11:36:59 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-12-23 14:49:56.33441
• Title: NetworkFF: Unified Layer Optimization in Forward-Only Neural Networks
• Title（参考訳）: NetworkFF: フォワードオンリーニューラルネットワークにおける統一層最適化
• Authors: Salar Beigzad,
• Abstract要約: 本稿では,CFF(Collaborative Forward-Forward)学習について紹介する。 MNISTとFashion-MNISTの総合的な評価は、ベースラインのForward-Forward実装よりも大幅に改善されている。 これらの知見は、神経形コンピューティングアーキテクチャやエネルギー制約されたAIシステムに即時適用可能な、フォワード・フォワード学習の基本的な強化として、層間コラボレーションを確立している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The Forward-Forward algorithm eliminates backpropagation's memory constraints and biological implausibility through dual forward passes with positive and negative data. However, conventional implementations suffer from critical inter-layer isolation, where layers optimize goodness functions independently without leveraging collective learning dynamics. This isolation constrains representational coordination and limits convergence efficiency in deeper architectures. This paper introduces Collaborative Forward-Forward (CFF) learning, extending the original algorithm through inter-layer cooperation mechanisms that preserve forward-only computation while enabling global context integration. Our framework implements two collaborative paradigms: Fixed CFF (F-CFF) with constant inter-layer coupling and Adaptive CFF (A-CFF) with learnable collaboration parameters that evolve during training. The collaborative goodness function incorporates weighted contributions from all layers, enabling coordinated feature learning while maintaining memory efficiency and biological plausibility. Comprehensive evaluation on MNIST and Fashion-MNIST demonstrates significant performance improvements over baseline Forward-Forward implementations. These findings establish inter-layer collaboration as a fundamental enhancement to Forward-Forward learning, with immediate applicability to neuromorphic computing architectures and energy-constrained AI systems.
• Abstract（参考訳）: フォワード・フォワードアルゴリズムは、正と負のデータを持つ二重フォワードパスを通じて、バックプロパゲーションのメモリ制約と生物学的不確実性を除去する。 しかし、従来の実装は層間分離に悩まされており、レイヤーは集団学習のダイナミクスを活用せずに、良性関数を独立して最適化する。 この分離は、より深いアーキテクチャにおける表現的調整と収束効率の制限を制約する。 本稿では,グローバルな文脈統合を実現しつつ,前向きのみの計算を保ちながら,階層間協調機構を通じて元のアルゴリズムを拡張した協調前向き学習(CFF)を提案する。 我々のフレームワークは2つの協調パラダイムを実装している: 一定の層間結合を持つ固定CFF (F-CFF) と、訓練中に進化する学習可能な協調パラメータを持つ適応CFF (A-CFF) である。 協調的良性関数は、すべてのレイヤからの重み付けされたコントリビューションを含んでおり、メモリ効率と生物学的妥当性を維持しながら、協調的な特徴学習を可能にする。 MNISTとFashion-MNISTの総合的な評価は、ベースラインのForward-Forward実装よりも大幅に改善されている。 これらの知見は、神経形コンピューティングアーキテクチャやエネルギー制約されたAIシステムに即時適用可能な、フォワード-フォワード学習の基本的な強化として、層間コラボレーションを確立している。

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