Scaling Down Deep Learning with MNIST-1D
Fuente:
arXiv
Salvato in:
| Autori principali: | Greydanus, Sam, Kobak, Dmitry |
|---|---|
| Natura: | Preprint |
| Pubblicazione: |
2020
|
| Soggetti: | |
| Accesso online: | |
| Tags: |
Aggiungi Tag
Nessun Tag, puoi essere il primo ad aggiungerne!!
|
Documenti analoghi
1D-CapsNet-LSTM: A Deep Learning-Based Model for Multi-Step Stock Index Forecasting
di: Zhang, Cheng, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Zhang, Cheng, et al.
Pubblicazione: (2023)
Modular Duality in Deep Learning
di: Bernstein, Jeremy, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Bernstein, Jeremy, et al.
Pubblicazione: (2024)
Deep Learning-Based Operators for Evolutionary Algorithms
di: Shem-Tov, Eliad, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Shem-Tov, Eliad, et al.
Pubblicazione: (2024)
Multi-parameter Control for the $(1+(λ,λ))$-GA on OneMax via Deep Reinforcement Learning
di: Nguyen, Tai, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Nguyen, Tai, et al.
Pubblicazione: (2025)
Effects of Introducing Synaptic Scaling on Spiking Neural Network Learning
di: Touda, Shinnosuke, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Touda, Shinnosuke, et al.
Pubblicazione: (2026)
Towards Interpretable Deep Local Learning with Successive Gradient Reconciliation
di: Yang, Yibo, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Yang, Yibo, et al.
Pubblicazione: (2024)
Deep Intrinsic Surprise-Regularized Control (DISRC): A Biologically Inspired Mechanism for Efficient Deep Q-Learning in Sparse Environments
di: Kini, Yash, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Kini, Yash, et al.
Pubblicazione: (2026)
APALU: A Trainable, Adaptive Activation Function for Deep Learning Networks
di: Subramanian, Barathi, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Subramanian, Barathi, et al.
Pubblicazione: (2024)
SwarmFusion: Revolutionizing Disaster Response with Swarm Intelligence and Deep Learning
di: Lankipalle, Vasavi
Pubblicazione: (2025)
di: Lankipalle, Vasavi
Pubblicazione: (2025)
AdaSwarm: Augmenting Gradient-Based optimizers in Deep Learning with Swarm Intelligence
di: Mohapatra, Rohan, et al.
Pubblicazione: (2020)
di: Mohapatra, Rohan, et al.
Pubblicazione: (2020)
Rethinking Deep Learning: Non-backpropagation and Non-optimization Machine Learning Approach Using Hebbian Neural Networks
di: Itoh, Kei
Pubblicazione: (2024)
di: Itoh, Kei
Pubblicazione: (2024)
A Comprehensive Survey of Convolutions in Deep Learning: Applications, Challenges, and Future Trends
di: Younesi, Abolfazl, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Younesi, Abolfazl, et al.
Pubblicazione: (2024)
Surrogate Ensemble in Expensive Multi-Objective Optimization via Deep Q-Learning
di: Wu, Yuxin, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Wu, Yuxin, et al.
Pubblicazione: (2026)
DDCL: Deep Dual Competitive Learning: A Differentiable End-to-End Framework for Unsupervised Prototype-Based Representation Learning
di: Cirrincione, Giansalvo
Pubblicazione: (2026)
di: Cirrincione, Giansalvo
Pubblicazione: (2026)
Stable and Robust Deep Learning By Hyperbolic Tangent Exponential Linear Unit (TeLU)
di: Fernandez, Alfredo, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Fernandez, Alfredo, et al.
Pubblicazione: (2024)
Predicting the Stay Length of Patients in Hospitals using Convolutional Gated Recurrent Deep Learning Model
di: Neshat, Mehdi, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Neshat, Mehdi, et al.
Pubblicazione: (2024)
Towards Trustworthy Web Attack Detection: An Uncertainty-Aware Ensemble Deep Kernel Learning Model
di: Zhou, Yonghang, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Zhou, Yonghang, et al.
Pubblicazione: (2024)
The Deep Learning model of Higher-Lower-Order Cognition, Memory, and Affection- More General Than KAN
di: Tao, Jun-Bo, et al.
Pubblicazione: (2022)
di: Tao, Jun-Bo, et al.
Pubblicazione: (2022)
Time Series Forecasting of HIV/AIDS in the Philippines Using Deep Learning: Does COVID-19 Epidemic Matter?
di: Aribe Jr., Sales G., et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Aribe Jr., Sales G., et al.
Pubblicazione: (2024)
Scale-covariant spiking wavelets
di: Pedersen, Jens Egholm, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Pedersen, Jens Egholm, et al.
Pubblicazione: (2026)
A Novel Denoising Technique and Deep Learning Based Hybrid Wind Speed Forecasting Model for Variable Terrain Conditions
di: Malakar, Sourav, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Malakar, Sourav, et al.
Pubblicazione: (2024)
STEMNIST: Spiking Tactile Extended MNIST Neuromorphic Dataset
di: Tripathi, Anubhab, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Tripathi, Anubhab, et al.
Pubblicazione: (2026)
Scaling can lead to compositional generalization
di: Redhardt, Florian, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Redhardt, Florian, et al.
Pubblicazione: (2025)
Deep Pulse-Coupled Neural Networks
di: Yi, Zexiang, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Yi, Zexiang, et al.
Pubblicazione: (2023)
Generalising E-prop to Deep Networks
di: Millidge, Beren
Pubblicazione: (2025)
di: Millidge, Beren
Pubblicazione: (2025)
Exploiting Chaotic Dynamics as Deep Neural Networks
di: Liu, Shuhong, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Liu, Shuhong, et al.
Pubblicazione: (2024)
Scaling Equilibrium Propagation to Deeper Neural Network Architectures
di: Elayedam, Sankar Vinayak, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Elayedam, Sankar Vinayak, et al.
Pubblicazione: (2025)
Hierarchical Kernel Transformer: Multi-Scale Attention with an Information-Theoretic Approximation Analysis
di: Cirrincione, Giansalvo
Pubblicazione: (2026)
di: Cirrincione, Giansalvo
Pubblicazione: (2026)
Auto-Configured Networks for Multi-Scale Multi-Output Time-Series Forecasting
di: Zha, Yumeng, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Zha, Yumeng, et al.
Pubblicazione: (2026)
Efficient Deep Spiking Multi-Layer Perceptrons with Multiplication-Free Inference
di: Li, Boyan, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Li, Boyan, et al.
Pubblicazione: (2023)
Self-Supervised Neural Architecture Search for Multimodal Deep Neural Networks
di: Suzuki, Shota, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Suzuki, Shota, et al.
Pubblicazione: (2025)
HEATACO: Heatmap-Guided Ant Colony Decoding for Large-Scale Travelling Salesman Problems
di: Lin, Bo-Cheng, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Lin, Bo-Cheng, et al.
Pubblicazione: (2026)
Dynamically Weighted Momentum with Adaptive Step Sizes for Efficient Deep Network Training
di: Wang, Zhifeng, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Wang, Zhifeng, et al.
Pubblicazione: (2025)
Advancing Training Efficiency of Deep Spiking Neural Networks through Rate-based Backpropagation
di: Yu, Chengting, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Yu, Chengting, et al.
Pubblicazione: (2024)
Reservoir Computing via Multi-Scale Random Fourier Features for Forecasting Fast-Slow Dynamical Systems
di: Laha, S. K.
Pubblicazione: (2025)
di: Laha, S. K.
Pubblicazione: (2025)
GT-SNT: A Linear-Time Transformer for Large-Scale Graphs via Spiking Node Tokenization
di: Zhang, Huizhe, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Zhang, Huizhe, et al.
Pubblicazione: (2025)
Univariate Radial Basis Function Layers: Brain-inspired Deep Neural Layers for Low-Dimensional Inputs
di: Jost, Daniel, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Jost, Daniel, et al.
Pubblicazione: (2023)
Biologically Plausible Training of Deep Neural Networks Using a Top-down Credit Assignment Network
di: Chen, Jian-Hui, et al.
Pubblicazione: (2022)
di: Chen, Jian-Hui, et al.
Pubblicazione: (2022)
Deep Symbolic Optimization: Reinforcement Learning for Symbolic Mathematics
di: Hayes, Conor F., et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Hayes, Conor F., et al.
Pubblicazione: (2025)
Looped Transformers are Better at Learning Learning Algorithms
di: Yang, Liu, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Yang, Liu, et al.
Pubblicazione: (2023)
Documenti analoghi
-
1D-CapsNet-LSTM: A Deep Learning-Based Model for Multi-Step Stock Index Forecasting
di: Zhang, Cheng, et al.
Pubblicazione: (2023) -
Modular Duality in Deep Learning
di: Bernstein, Jeremy, et al.
Pubblicazione: (2024) -
Deep Learning-Based Operators for Evolutionary Algorithms
di: Shem-Tov, Eliad, et al.
Pubblicazione: (2024) -
Multi-parameter Control for the $(1+(λ,λ))$-GA on OneMax via Deep Reinforcement Learning
di: Nguyen, Tai, et al.
Pubblicazione: (2025) -
Effects of Introducing Synaptic Scaling on Spiking Neural Network Learning
di: Touda, Shinnosuke, et al.
Pubblicazione: (2026)