机译:预先训练神经网络中神经网络连接权重的指数离散化。第Ⅱ部分:相关最大化
Scientific Research Institute for System Analysis Russian Academy of Sciences Moscow 117218 Russia;
Scientific Research Institute for System Analysis Russian Academy of Sciences Moscow 117218 Russia Peoples Friendship University of Russia (RUDN University) Moscow 117198 Russia;
weight quantization; correlation maximization; exponential quantization; neural network; neural network compression; reduction of bit depth of weights;
机译:预培训的神经网络中神经网络连接重量的指数离散化
机译:具有时变延迟,连接重量和冲动的全球离散时间高阶COHEN-GROSSBERG神经网络的全球指数稳定性
机译:具有非对称连接权重的神经网络的指数稳定性
机译:相关最大化方法训练神经网络重量的量化
机译:通过层划分和遗传算法优化人工神经网络的连接权重。
机译:具有模糊运算的半离散随机细胞神经网络的平均概周期和矩指数稳定性
机译:预培训的神经网络中神经网络连接重量的指数离散化
机译:利用上层权重有效构建和训练前向神经网络执行反向传播