传播神经网络：从病毒传播模型到神经网络
机器学习
2022-08-09 v1 社会与信息网络
系统与控制
系统与控制
动力系统
摘要
本工作将网络上的病毒传播模型与其等价的神经网络表示相联系。基于此联系，我们提出一种新的神经网络架构，称为传播神经网络（TransNNs），其中激活函数主要与连边相关联，并允许具有不同的激活水平。此外，这一联系导致发现并推导了三种具有可调或可训练参数的新激活函数。而且，我们证明具有单个隐藏层与固定非零偏置项的 TransNNs 是通用函数逼近器。最后，我们基于 TransNNs 给出了连续时间传染病网络模型的新基本推导。
引用
@article{arxiv.2208.03616,
title = {Transmission Neural Networks: From Virus Spread Models to Neural Networks},
author = {Shuang Gao and Peter E. Caines},
journal= {arXiv preprint arXiv:2208.03616},
year = {2022}
}
备注
15 pages