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EncodeNet:基于熵驱动的广义转换自编码器的深度神经网络精度提升框架
通过引入 Converting Autoencoder 和 intraclass clustering 方法,本研究设计了 EncodeNet 框架,提高了 DNN 模型的准确性而不增加模型大小,并在 CIFAR-10 和 CIFAR-10
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3 months ago
基于神经网络的回归的高效核替代模型
通过研究神经切线核在代替有限宽度深度神经网络中的性能表现,揭示了核的正则性是性能的关键决定因素,从而提出了一种廉价改进深度神经网络准确性的方法。这一理论框架不仅为使用共轭核代替神经切线核提供了理论基础,而且揭示了不同近似方法的稳健性,为提高
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8 months ago
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