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稀疏预测层级（SPH）与非反向传播学习在象棋任务中的实证评估：负结果
Empirical Evaluation of Sparse Predictive Hierarchies (SPH) & Non-Backprop Learning on Chess (Lc0 Baseline) Negative Result [R]
AI 摘要
一项针对基于 Ogma 白皮书的稀疏预测层级（SPH）架构的实证研究显示，该模型在象棋任务中未能收敛。尽管拥有约 44.9M 参数并采用~99% 权重稀疏度，其策略准确率与价值损失表现远逊于仅含 3.8M 参数的标准 CNN 基线。实验表明极端稀疏性阻碍了长距离空间依赖信息的传播，导致无法处理全局信用分配。
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