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Konstantinos Fotopoulos
Konstantinos Fotopoulos
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新的相关训练方法提高了形态神经网络的性能
研究人员推出了一种新的形态神经网络训练方法，超越了传统的一阶方法和反向传播。这种新颖的方法受到乘法权重更新（MWU）方案的启发，利用基于相关的奖励来指导权重更新，偏向于与期望输出变化一致的输入。在九个基准上的实证评估显示出显著的改进，相关训练在八个基准上带来了高达32.84个百分点的提升，并减少了运行间的变异性。
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新型深度形态神经网络实现通用逼近
研究人员开发了新型深度形态神经网络（DMNNs），克服了以往在表达能力和可训练性方面的限制。这些新颖的架构采用了受限线性激活和专用神经元，使其能够充当通用逼近器。实验表明，尽管存在架构限制，这些 DMNNs 仍可训练且结构紧凑，并通过残差连接和权重丢弃提高了泛化能力。