这篇文章详细记录了作者（Launch Platform）首次成功地在GPU上实现了一种无需反向传播（Backpropagation）的高效训练方法，他将其命名为“Marketplace”（市场）算法。
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作者认为，尽管反向传播是当前主流且有效的训练方法，但它存在内存消耗大、依赖关系复杂导致难以扩展等问题。他希望能找到一种既能避免反向传播缺点，又能在GPU上高效并行、甚至分布式运行的训练方法。
叫这个Marketplace这个名字，是因为算法的灵感来源于自由市场机制。作者将神经网络中的每一层（或一组层）视为一个“规格”（Spec），将其中的权重变体视为“供应商”（Vendor）。数据流动就像原材料经过各级供应商加工成最终产品，通过竞争和模仿来优化。
该算法现在还是试验研究阶段，想直接拿来用肯定不行的。