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前馈神经网络(FNN)是人工智能领域中最早发明的简单人工神经网络类型。在它内部，参数从输入层经过隐含层向输出层单向传播。与递归神经网络不同，在它内部不会构成有向环。
Efficient Vectorized Backpropagation Algorithms for Training Feedforward Networks Composed of Quadratic Neurons
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Counter-Current Learning: A Biologically Plausible Dual Network Approach for Deep Learning
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Parallel-in-Time Solutions with Random Projection Neural Networks
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On the choice of the non-trainable internal weights in random feature maps
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How Lightweight Can A Vision Transformer Be
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Real-time 3D-aware Portrait Editing from a Single Image
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GFN: A graph feedforward network for resolution-invariant reduced operator learning in multifidelity applications
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Extended Galerkin neural network approximation of singular variational problems with error control
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Instant3D: Instant Text-to-3D Generation
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Adapting to time: why nature evolved a diverse set of neurons
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The Positivity of the Neural Tangent Kernel
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Real-time 3D-aware Portrait Editing from a Single Image
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Tensor neural networks for high-dimensional Fokker-Planck equations
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Information Plane Analysis Visualization in Deep Learning via Transfer Entropy
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