
摘要
稀疏神经网络因其在数学与计算方面的潜在优势而重新受到关注。本文从网络科学的视角出发,阐述了研究人工神经网络(ANNs)的动机,提出一种将任意有向无环图(Directed Acyclic Graph, DAG)嵌入人工神经网络的技术,并基于网络底层图结构的特性,报告了对图像分类器性能预测的研究结果。研究结果有望推动神经演化算法的发展,并从结构角度为不同网络架构的成功提供解释。
稀疏神经网络因其在数学与计算方面的潜在优势而重新受到关注。本文从网络科学的视角出发,阐述了研究人工神经网络(ANNs)的动机,提出一种将任意有向无环图(Directed Acyclic Graph, DAG)嵌入人工神经网络的技术,并基于网络底层图结构的特性,报告了对图像分类器性能预测的研究结果。研究结果有望推动神经演化算法的发展,并从结构角度为不同网络架构的成功提供解释。