Neurons; Training; Approximation algorithms; Artificial neural networks; Interference; Buildings; Clustering algorithms;
机译:基于修正割线方程的平滑L_(1/2)正则化共轭梯度训练神经网络新方法
机译:l(0)前馈神经网络的具有平滑正则化的批梯度训练方法
机译:平滑L1 / 2正则化的批次梯度法用于前馈神经网络的训练
机译:用规则化训练双层六层神经网络的新方法
机译:随机丢失数据机制上的丢失对具有S型激活函数的单层人工神经网络的影响,以及使用多重插补作为校正。
机译:通过双层综合神经网络方法预测残留残留的接触贴图
机译:ising-tropout:用于深神经网络的训练和压缩的正则化方法
机译:具有sigmoidal单位的神经网络的复杂性