「反向传播」被替代！深度学习可使用「离散优化」方法实现

图：pixabay 原文来源：arxiv 作者：Abram L. Friesen 、Pedro Domingos 「雷克世界」编译：嗯~阿童木呀、多啦A亮 随着神经网络往更深层次的发展及其更为广泛的应用，对于网络量化（即可以大大减少时间和能量需求）和深度网络大型集成系统（即可能具有不可微的组件，并且必须避免梯度消失和爆炸以进行高效学习）的创建来说，具有硬阈值**（hard-threshold ac

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