The notion of variation is introduced for the Boolean set and based on which Boolean logic backpropagation principle is developed. Using this concept, deep models can be built with weights and activations being Boolean numbers and operated with Boolean logic instead of real arithmetic. In particular, Boolean deep models can be trained directly in the Boolean domain without latent weights. No gradient but logic is synthesized and backpropagated through layers.


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反向传播一词严格来说仅指用于计算梯度的算法,而不是指如何使用梯度。但是该术语通常被宽松地指整个学习算法,包括如何使用梯度,例如通过随机梯度下降。反向传播将增量计算概括为增量规则中的增量规则,该规则是反向传播的单层版本,然后通过自动微分进行广义化,其中反向传播是反向累积(或“反向模式”)的特例。 在机器学习中,反向传播(backprop)是一种广泛用于训练前馈神经网络以进行监督学习的算法。对于其他人工神经网络(ANN)都存在反向传播的一般化–一类算法,通常称为“反向传播”。反向传播算法的工作原理是,通过链规则计算损失函数相对于每个权重的梯度,一次计算一层,从最后一层开始向后迭代,以避免链规则中中间项的冗余计算。
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