Spatially-Coupled Neural Network Architectures

In this work, we leverage advances in sparse coding techniques to reduce the number of trainable parameters in a fully connected neural network. While most of the works in literature impose \(\ell_1\) regularization, DropOut or DropConnect techniques to induce sparsity, our scheme considers feature...

Ausführliche Beschreibung

Bibliographische Detailangaben

Veröffentlicht in:	arXiv.org 2019-07
Hauptverfasser:	Hasanzadeh, Arman, Janakiraman, Nagaraj T, Amalladinne, Vamsi K, Narayanan, Krishna R
Format:	Artikel
Sprache:	eng
Schlagworte:	Architecture Computer simulation Neural networks Neurons Parameters Regularization Sparsity Training
Online-Zugang:	Volltext
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