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首页> Neural networks : the official journal of the International Neural Network Society> SIRe-Networks: Convolutional neural networks architectural extension for information preservation via skip/residual connections and interlaced auto-encoders.

SIRe-Networks: Convolutional neural networks architectural extension for information preservation via skip/residual connections and interlaced auto-encoders.

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第一作者： Danilo,Avola
第一单位： Department of Computer Science, Sapienza University, Via Salaria 113, Rome, 00138, Italy. Electronic address: avola@di.uniroma1.it.
作者： Danilo,Avola [1] ; Luigi,Cinque [2] ; Alessio,Fagioli [3] ; Gian Luca,Foresti [4]
作者单位： Department of Computer Science, Sapienza University, Via Salaria 113, Rome, 00138, Italy. Electronic address: avola@di.uniroma1.it. [1] Department of Computer Science, Sapienza University, Via Salaria 113, Rome, 00138, Italy. Electronic address: cinque@di.uniroma1.it. [2] Department of Computer Science, Sapienza University, Via Salaria 113, Rome, 00138, Italy. Electronic address: fagioli@di.uniroma1.it. [3] Department of Mathematics, Computer Science and Physics, Università di Udine, Via delle Scienze 20, Udine, 33100, Italy. Electronic address: gianluca.foresti@uniud.it. [4]
关键词 Deep learningMulti-task learningNeural network architecturesObject classification
医学主题词 学习(Learning)
DOI 10.1016/j.neunet.2022.06.030
PMID 35785610
发布时间 2022-08-02
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Neural networks : the official journal of the International Neural Network Society

Neural networks

2022年153卷

386-398页

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