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Analysis of MultiLayer Neural Networks with Direct and Cross Forward Connection

机译:具有直接和交叉转发连接的多层神经网络分析

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摘要

Artificial Neural Networks are of much interest for many practical reasons. As of today, they are widely implemented. Of many possible ANNs, the most widely used one is the back-propagation model with direct connection. In this model the input layer is fed with input data and each subsequent layers are fed with the output of preceding layer. This model can be extended by feeding the input data to each layer. This article argues that this new model, named Cross Forward Connection, is optimal than the widely used Direct Connection.
机译:由于许多实际原因,人工神经网络引起了人们的极大兴趣。到今天为止,它们已被广泛实施。在许多可能的人工神经网络中,使用最广泛的是具有直接连接的反向传播模型。在此模型中,输入层被提供输入数据,而每个后续层都被提供前一层的输出。通过将输入数据馈送到每一层,可以扩展该模型。本文认为,这种名为交叉转发连接的新模型比广泛使用的直接连接是最优的。

著录项

  • 来源
    《Fundamenta Informaticae》 |2014年第3期|227-240|共14页
  • 作者单位

    Vistula University, Warsaw, Poland;

    Vistula University, Warsaw, Poland;

  • 收录信息 美国《科学引文索引》(SCI);美国《工程索引》(EI);
  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 eng
  • 中图分类
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