@第{JCM-39-147条，作者＝{Agarwal，ChiragKlobusincky，Joe和Schonfeld，Dan}，title={具有跳过连接的网络架构的反向传播与动量的收敛}，journal={计算数学杂志}，年份={2020年}，体积={39}，数字={1}，页数={147--158}，抽象={我们研究了一类深度神经网络，其结构形成有向无环图形（DAG）。对于由具有自适应动量的梯度下降定义的反向传播，我们证明了一类非线性激活函数的权值收敛。证据概括了Wu等人（2008）的结果，他们发现前馈收敛具有一个隐藏层的网络。例如，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，并与几个指标下的顺序前馈网络。
},issn={1991-7139}，doi={https://doi.org/10.4208/jcm.1912-m2018-0279},url={http://global-sci.org/intro/article_detail/jcm/18282.html}}
TY-JOUR公司T1-具有跳跃连接的网络结构的反向传播与动量的收敛性非盟-阿加瓦尔，希拉格AU-乔·克鲁布西基澳大利亚-丹·肖恩菲尔德JO-计算数学杂志VL-1型SP-147EP-1582020年上半年DA-2020/09年序号-39做-http://doi.org/10.4208/jcm.1912-m2018-0279UR-（欧元）https://global-sci.org/intro/article_detail/jcm/18282.htmlKW-动量反向传播，自动编码器，有向无环图。实验室-我们研究了一类具有形成有向无环结构的深度神经网络图形（DAG）。对于由具有自适应动量的梯度下降定义的反向传播，我们证明了一类非线性激活函数的权值收敛。证据概括了Wu等人（2008）的结果，他们发现前馈收敛具有一个隐藏层的网络。例如，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，并与几个指标下的顺序前馈网络。
Chirag Agarwal、Joe Klobusicky和Dan Schonfeld。(2020). 具有跳过连接的网络架构的反向传播与动量的收敛。计算数学杂志.39（1） 。147-158.doi:10.4208/jcm.1912-m2018-0279
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