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论文名称：Deep neural networks using a single neuron: folded-in-time architecture using feedback-modulated delay loops.
论文链接： https://www.aminer.cn/pub/612b64a55244ab9dcb14211f?f=cs
本文推荐了一种新的神经网络结构。作者提出了一种折叠深的方法将任意大小的神经网络转换为具有多个时延反馈的单个神经元循环。这种单神经元深度神经网络仅包含一个非线性和适当调整反馈信号的调制。网络状态出现在时间作为神经元动态的时间展开。通过调整循环内的反馈调制，作者实现了对网络连接权重的调制。这些连接权重是通过反向传播算法确定，其中必须考虑延迟引起的和本地网络连接。作者的方法可以完全代表标准深度神经网络，包含稀疏DNN，并扩展了DNN概念动态系统的实现。作者称之为Folded-in-time DNN新方法，在一组基准任务中表现出良好的性能。
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