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2018年4月1日 · HHNN is composed of a hierarchy of self-sufficient HNNs, aiming to reduce the neural network structure and mitigate convergence problems. The HNNN composition depends on the applied problem. In this paper, the problem approached is the inter-domain routing for communication networks.

2020年5月22日 · 相互连接型的神经网络模型，简称为 HNN （Hopfield Neural Network），解决了具有 NPC 复杂性的旅行商问题（TSP） 对比： MP模型、感知器模型、自适应神经元Adaline、EBP网络 ：属于前向神经网络。

2024年3月27日 · 该合作团队共同提出的HNN通用设计和计算框架，采用了创新的先解耦后融合的方法，通过引入参数化的混合单元（Hybrid Unit, HU），成功克服了异质神经网络之间的连接难题。 这种融合策略不仅充分结合了各种异构计算范式的独特特征，还通过解耦提升了灵活性和构建效率。 通过梳理多样化的设计维度，可以构建出灵活多样的HNN模型。 这些模型能够充分利用数据和支撑系统的异质性，实现性能和代价的更优平衡。 目前，HNN已在目标跟踪、语音识别、 …

hnn编程框架基于pytorch进行开发，提供了编写ann、snn、hnn模型的编程接口，同时可以支持通过此编程框架描述的ann、snn模型的自动化量化（hnn的自动化量化仍在开发中），可以支持后训练静态量化和量化感知训练。

2007年11月1日 · This paper presents the two-rate hybrid neural network (TRHNN) for processing of noisy signal. The received TRHNN consists of "fast" ADAptive LInear NEuron neural network (FADALINENN) and "slow"...

2024年11月14日 · HNN将神经科学范式的脉冲神经网络（Spiking Neural Network, SNN）与计算机科学范式的人工神经网络（Artificial Neural Network, ANN）相结合，充分融合了这两种异质网络在信息表示和处理上的独特优势，为人工通用智能的发展注入了新的活力。

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