Ответсообщение недоступно
Название "полигармонический каскад". Выведен из первых принципов: принципов индифферентности и теории случайных функций (Пугачев 40-60 годы). Вместо слоёв нейронов пакеты полигармонических сплайнов. Обучается не градиентным спуском. Вместо этого решение системы уравнений, по сути близко к методам второго порядка Гаусса-Ньютона, но настройка не по "весам - коэффициентам" а по значениям скрытых функций. Регуляризация по Тихонову по сути. Способен аппроксимировать нелинейные функции неограниченной сложности. Обучается по одному и тому же алгоритму как от нескольких так и до сотен слоёв (проверено до 500, но подозреваю что можно и на тысячи) без "скип коннектионс", "батч нормализации", "дропаута" и т.п. Описано в статьях на arXiv (русские версии на preprints_ru). Проводились тесты на датасетах MNIST, HIGGS boson, Epsilon. Результаты конкурентноспособные, демонстрируют работоспособность.. Код в репозитории на гитхабе. Ссылки скинуть пока не могу - сообщения удаляются (может быть завтра смогу).