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CONVERGENCE OF BACKPRIOPAG ATION WITH MOMENTUM FOR NETWORK A RCHITECTURES WITH SKIP CONNECTIONS

Journal of Computational Mathematics 2021年第1期39卷 147-158页

作者： Chirag Agarwal Joe Klobusicky Dan Schonfeld Department of Electrical and Cormputer Engineering University of Illinois at ChicagoChicagoIL 60607USA Department of Mathematical Sciences Rensselaer Polytechnic InstituteTroyNY 12180USA Department of Electrical and Computer Engineering University of Illinois at ChicagoChicagoIL 60607USA

We study a class of deep neural networks with architectures that form a directed acyclic graph(DAG).For backpropagation defined by gradient descent with adaptive momentum,we show weights converge for a large class of nonlinear activation functions.'The proof generalizes the results of Wu et al.(2008)who showed convergence for a feed-forward network with one hidden *** an example of the effectiveness of DAG architectures,we describe an example of compression through an AutoEncoder,and compare against sequential feed-forward networks under several metrics.

关键词： Backpropagation with momentum Autoencoders directed acyclic graphs.

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