Verbesserung der Gleichgewichtsausbreitung ohne Gewichtssymmetrie durch Jacobi-Homöostase
Die Asymmetrie der Jacobi-Matrix in dynamischen Systemen führt zu Verzerrungen in der Gradientenberechnung der Equilibrium Propagation. Eine neue homöostatische Zielfunktion, die die funktionale Symmetrie der Jacobi-Matrix direkt optimiert, kann diese Verzerrungen deutlich reduzieren und ermöglicht das Training komplexer Aufgaben wie ImageNet 32×32.
