随机神经网络的实现及其潜在应用
神经与进化计算
2020-11-13 v1 人工智能
网络与互联网体系结构
信号处理
统计计算
摘要
自传统 SC 解码器实现以来，连续消除（Successive Cancellation）解码器已走过漫长道路，但仍有改进潜力。多年来的主要困难在于找到实现它们的最优算法。大多数所提算法不够实用，难以在现实中实现。在本研究中，我们旨在引入随机神经网络作为 SC 解码器的效率，并寻找提升其性能与实用性的可能途径。本文在简要介绍随机神经元与 SNN 后，提出在确定性及随机平台上实现随机神经网络的方法。
引用
@article{arxiv.2011.06427,
title = {Realization of Stochastic Neural Networks and Its Potential Applications},
author = {S. Rahimi Kari},
journal= {arXiv preprint arXiv:2011.06427},
year = {2020}
}
备注
6 pages, 11 figures