PEPITA와 Forward-Forward 알고리즘의 주요 차이점은 두 번째 순방향 패스에서 사용되는 부정적인 샘플 생성 방법에 있습니다. PEPITA의 경우, 두 번째 패스에서 입력이 오차에 의해 변조됩니다. 반면에 Forward-Forward 알고리즘은 외부 수단에 의해 손상된 데이터 벡터를 사용합니다. 또한, PEPITA의 경우 두 패스의 활성화는 통계적으로 다르지 않습니다. 이러한 차이점은 Forward-Forward 알고리즘에서 외부적인 데이터 손상을 필요로 하지 않는다는 점에서 PEPITA가 생물학적으로 더 현실적일 수 있음을 시사합니다.
PEPITA와 Forward-Forward 알고리즘의 생물학적 타당성은 각 알고리즘의 학습 메커니즘과 신경망 구조가 실제 뇌의 작동 방식과 얼마나 일치하는지에 따라 평가될 수 있습니다. 두 알고리즘 모두 역전파 없이 지역 정보를 사용하여 신경망을 훈련시키는 방법을 제시하며, 가중치 전달, 활동 동결, 업데이트 잠금 등의 문제를 해결합니다. 이러한 측면에서, 두 알고리즘은 생물학적으로 더 현실적인 학습 메커니즘을 제공할 수 있습니다.