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信神经网络基于概率的 PWL Sigmoid 函数逼近
摘要 本文提出了一种基于各层神经元值统计分布概率的分段线性 (PWL) S 型函数逼近方法，仅使用加法电路即可提高网络识别精度。首先将 S 型函数划分为三个固定区域，然后根据神经元值分布概率将每个区域中的曲线分割为子区域，以减少逼近误差并提高识别精度。在Xilinx 的FPGA-XC7A200T上对MNIST和CIFAR-10数据集进行的实验表明,所提方法在DNN、CNN和CIFAR-10上分别达到了97.45%、98.42%和72.22%的识别准确率,比其他仅使用加法电路的近似方法分别提高了0.84%、0.57%和2.01%。关键词:S形函数、概率、神经网络、分段线性近似
体相${\rm{HfT}}{{\rm{e}}_5}$三维量子霍尔效应的逼近
我们报道了外加磁场下HfTe 5 的电子输运特征。随着磁场的增加，我们观察到霍尔电阻ρ xy 出现一系列平台期，直至达到1-2 Tesla 的量子极限。在平台期区域，纵向电阻ρ xx 表现出局部最小值。尽管ρ xx 仍然非零，但是在最后几个平台期，其值变得远小于ρ xy。通过测量 Shubonikov-de Haas 振荡来映射费米面，我们发现霍尔平台的强度与费米波长成正比，这表明它的形成可能归因于相互作用驱动的费米面不稳定性导致的能隙打开。通过比较 ZrTe 5 和 HfTe 5 的体能带结构，我们发现在 HfTe 5 的费米能级附近存在一个额外的口袋，这可能导致有限但不为零的纵向电导。