希拉格·阿加瓦尔；乔·克鲁布西基；丹·肖恩菲尔德 具有跳跃连接的网络架构的反向传播与动量的收敛。 （英语） Zbl 1474.68013号 J.计算。数学。 39，第1期，147-158（2021）. 摘要：我们研究了一类具有形成有向无环图（DAG）结构的深度神经网络。对于由具有自适应动量的梯度下降定义的反向传播，我们证明了一大类非线性激活函数的权重收敛。该证明推广了先前一些研究人员的结果，他们证明了具有一个隐藏层的前馈网络的收敛性。为了说明DAG架构的有效性，我们描述了一个通过自动编码器进行压缩的示例，并在几个指标下与顺序前馈网络进行了比较。 MSC公司： 2007年7月68日 计算机体系结构的数学问题 68兰特 计算机科学中的图论（包括图形绘制） 68T07型 人工神经网络与深度学习 关键词：动量反向传播；有向非循环图；深度神经网络 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{C.Agarwal}等人，《计算杂志》。数学。39，编号1，147--158（2021；Zbl 1474.68013） 全文： DOI程序 arXiv公司