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【2h】

Exponential Discretization of Weights of Neural Network Connections in Pre-Trained Neural Networks

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

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M. Yu. Malsagov; E. M. Khayrov; M. M. Pushkareva; I. M. Karandashev;
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年度 2019
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1. Exponential Discretization of Weights of Neural Network Connections in Pre-Trained Neural Networks [J] . M. Yu. Malsagov, E. M. Khayrov, M. M. Pushkareva, Optical memory & neural networks . 2019,第4期

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
2. Exponential Discretization of Weights of Neural Network Connections in Pre -Trained Neural Network. Part Ⅱ: Correlation Maximization [J] . M. M. Pushkareva, I. M. Karandashev Optical memory & neural networks . 2020,第3期

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
3. Global exponential stability of discrete-time higher-order Cohen-Grossberg neural networks with time-varying delays, connection weights and impulses [J] . Dong Zeyu, Zhang Xian, Wang Xin Journal of the Franklin Institute . 2021,第11期

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
4. Improve results on robustness analysis for connection weight matrices of global exponential stability of stochastic recurrent neural networks [C] . Luo Weiwei, Zhong Kai, Zhu Song, Chinese Control Conference . 2014

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5. Optimization of connection weights of artificial neural networks by layer partition and genetic algorithms. [D] . Kulkarni, Anand Jayant. 2006

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6. Mean almost periodicity and moment exponential stability of semi-discrete random cellular neural networks with fuzzy operations [O] . Sufang Han, Guoxin Liu, Tianwei Zhang 2012

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7. Gated XNOR Networks: Deep Neural Networks with Ternary Weights and Activations under a Unified Discretization Framework [O] . Deng, Lei, Jiao, Peng, Pei, Jing, 2017

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