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深度神经网络（DNN）是深度学习的一种框架，它是一种具备至少一个隐层的神经网络。与浅层神经网络类似，深度神经网络也能够为复杂非线性系统提供建模，但多出的层次为模型提供了更高的抽象层次，因而提高了模型的能力。
Finite-State Decentralized Policy-Based Control With Guaranteed Ground Coverage
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Med-2D SegNet: A Light Weight Deep Neural Network for Medical 2D Image Segmentation
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A general framework for deep learning
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Simultaneous Approximation of the Score Function and Its Derivatives by Deep Neural Networks
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Directly Constructing Low-Dimensional Solution Subspaces in Deep Neural Networks
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TENG++: Time-Evolving Natural Gradient for Solving PDEs With Deep Neural Nets under General Boundary Conditions
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Hardware-Aware DNN Compression for Homogeneous Edge Devices
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The Interaction Bottleneck of Deep Neural Networks: Discovery, Proof, and Modulation
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Safeguarded Stochastic Polyak Step Sizes for Non-smooth Optimization: Robust Performance Without Small (Sub)Gradients
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Time-Efficient Evaluation and Enhancement of Adversarial Robustness in Deep Neural Networks
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CIMinus: Empowering Sparse DNN Workloads Modeling and Exploration on SRAM-based CIM Architectures
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NeuroDeX: Unlocking Diverse Support in Decompiling Deep Neural Network Executables
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Teaching signal synchronization in deep neural networks with prospective neurons
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ReLU-Based and DNN-Based Generalized Maximum Score Estimators
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VeLU: Variance-enhanced Learning Unit for Deep Neural Networks
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参考链接
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