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MIMONets: 多输入多输出神经网络利用超位运算
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文介绍了全连接的多层网络和特别设计的检测网络（DetNet）两种不同的深度神经网络结构，比较了它们的准确性和运行时间，并成功实现了最先进的性能。证明这些网络可以被修改为产生软决策。
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关键要点
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介绍了两种不同的深度神经网络结构：全连接的多层网络和检测网络（DetNet）。
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通过投影梯度下降算法的迭代展开获得了DetNet的结构。
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比较了全连接多层网络和DetNet的准确性和运行时间。
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在保持低计算要求的情况下实现了最先进的性能。
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成功使用单个网络检测整个频道分布，并考虑了软输出检测。
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证明这些网络可以被修改为产生软决策。
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