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2015 | OriginalPaper | Buchkapitel

Using Parity-N Problems as a Way to Compare Abilities of Shallow, Very Shallow and Very Deep Architectures

verfasst von : Paweł Różycki, Janusz Kolbusz, Tomasz Bartczak, Bogdan M. Wilamowski

Erschienen in: Artificial Intelligence and Soft Computing

Verlag: Springer International Publishing

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This paper presents a new concept of a dual neural network which is hybrid of linear and nonlinear network. This approach allows for solving the problem of Parity-3 with only one sigmoid neuron or Parity-7 with 2 sigmoid neurons that is shown in the analytical and experimental manner. The paper describes the architecture of ANN, presents an analytical way of choosing the weights and the number of neurons, and provides the results of network training for different ANN architectures solving the Parity-

N

problem.

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Metadaten
Titel
Using Parity-N Problems as a Way to Compare Abilities of Shallow, Very Shallow and Very Deep Architectures
verfasst von
Paweł Różycki
Janusz Kolbusz
Tomasz Bartczak
Bogdan M. Wilamowski
Copyright-Jahr
2015
DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-319-19324-3_11

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