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本文将均衡传播扩展到斜梯度系统,并展示了深度能量模型与哈密顿神经网络之间的等价性,重点关注扩散耦合的Fitzhugh-Nagumo神经元。它还推导了此类网络中用于推理的逐层哈密顿递归关系。
本文探讨了将树突神经网络与均衡传播相结合,表明与标准均衡传播相比,这种具有生物学合理性的方法在具有挑战性的数据集上提高了性能。