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2个节点的XSD - XNOR门

是一种逻辑门，用于实现逻辑运算中的XNOR（异或非）操作。XSD - XNOR门有两个输入节点和一个输出节点。当两个输入节点相等时，输出节点为逻辑值1；当两个输入节点不相等时，输出节点为逻辑值0。

这种逻辑门在计算机领域中有广泛的应用。例如，可以将XSD - XNOR门用于比较两个二进制数是否相等，或者用于比较两个布尔值是否相等。在电路设计中，XSD - XNOR门可以用于构建多种复杂的逻辑电路，如加法器、比较器等。

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移位寄存器链的多个抽头用作XOR或XNOR门的输入。然后，此门的输出用作对移位寄存器链开始的反馈，因此用作LFSR中的反馈。例如5bit的LFSR的一种形式： ?...有一些重要的移位寄存器属性需要注意： LFSR模式是伪随机的。输出模式是确定性的。您可以通过了解XOR门的位置以及当前模式来确定下一个状态。当抽头使用XOR门时，全0的模式不会出现。...当抽头使用XNOR门时，全1的模式将不会出现。由于将1与1进行异或运算将始终产生1，因此LFSR将停止运行。...当使用XOR门时，该模式全为0，而使用XNOR门作为您的反馈门时全为1。VHDL和Verilog代码创建所需的任何N位宽的LFSR。...我基于XNOR实现以允许FPGA在LFSR上以全零状态启动。这是Xilinx发布的所有LFSR模式的完整表[4]。

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低比特量化之XNOR-Net

XNOR-Networks 前面的BNN只是将权重W的值用二值表示，而下面要引入的XNOR-Networks不仅将权重W用二值表示，并且也将输入用二值表示。...XNOR即同或门，假设输入是0或1，那么当两个输入相同时输出为1，当两个输入不同时输出为0。...第四行和第三行的含义一样，更加完整的表达XNOR-Net的计算过程，这里K就是第三行计算得到的K，中括号里面的内容就是最优的C即。...即如果两个二值矩阵之间的点乘可以将点乘换成XNOR-Bitcounting操作，「将32位float数之间的操作变成1位的XNOR门操作，这就是加速的核心点」。 ?...XNOR-Net的具体二值化操作下面的Figure3右侧展示了添加XNOR量化方法后的网络结构： ? XNOR-Net和传统CNN的对比 5.

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HDLBits：在线学习 Verilog （十 · Problem 45 - 49）

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Verilog语言入门

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Stanford机器学习笔记-4. 神经网络Neural Networks (part one)

XOR/XNOR) 　　　　4.5 Multi-class classification key words: Neural networks, Neural model, Forward Propagation...4.4.2 实现异或/同或门(XOR/XNOR) 在4.4.1小节中发现，实现与或非门只需要输入层和输出层，不需要隐藏层，也就是说与或非问题是线性可分的。...XNOR b = NOT (a XOR b) = (a AND b) OR ((NOT a) AND (NOT b)) 既然我们用神经网络实现了与或非门，那么也有理由可以实现异或和同或门，图4-10以实现同或门为例...(只需在同或门后加上一个非门实现了异或门)。...图4-10 实现同或门 4.5 Multi-class classification 对于多分类问题，在2.6节已经用Logistic回归模型讨论过了。现在用神经网络来处理。

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机器学习(4) -- 神经网络

XOR/XNOR) 　　4.5 Multi-class classification key words: Neural networks, Neural model, Forward Propagation...4.4.2 实现异或/同或门(XOR/XNOR) 在4.4.1小节中发现，实现与或非门只需要输入层和输出层，不需要隐藏层，也就是说与或非问题是线性可分的。...XNOR b = NOT (a XOR b) = (a AND b) OR ((NOT a) AND (NOT b)) 既然我们用神经网络实现了与或非门，那么也有理由可以实现异或和同或门，图4-10以实现同或门为例...(只需在同或门后加上一个非门实现了异或门)。...图4-10 实现同或门 4.5 Multi-class classification 对于多分类问题，在2.6节已经用Logistic回归模型讨论过了。现在用神经网络来处理。

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论文精读系列：rotated-binary-neural-network（RBNN）

1.2 BNN介绍 BNN中的卷积运算如下图所示（图源自 Binary Neural Networks: A Survey ），XNOR表示同或门，即值相同为1，不同为0，由于BNN中只有+1和-1两种数值...，所以将-1看做0进行运算，对照真值表我们可以发现，对取值为+1和-1的两个变量进行乘法运算，等价于对其进行XNOR运算，于是就可以用XNOR代替卷积中的乘法运算。...下面我们要将XNOR的结果相加，这里使用bitcount来代替加法运算。...bitcount表示计算输入中1的个数，下图中对xnor的结果进行bitcount，得到1的个数为3，并且卷积核的大小是已知的（这里为9），我们就可以计算出XNOR运算后的求和结果： -(9-3)+3=...我们比较RBNN和XNOR-Net中在ResNet-20的每一层权重的翻转概率，如下所示，可以发现RBNN翻转的概率都在50%左右，而XNOR的翻转概率都普遍较低。

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通过案例直观理解神经网络2—ML Note 49

“Neural Networks: Representation——Examples and intuitions II” 01 — 笔记上一小节学习了如何使用神经元实现与（AND）门、或（OR）门，...但是，更简单的，我们通过分析上图中的式子发现，只有在x1、x2同时取0的时候结果为1，否则为0，这个时候我们只需要使用下面这样的一个神经元就可以实现了。 ?...同或门这样，我们就有了神经元可以实现的三种基本的逻辑运算，如下图： ? 那怎样算同或呢？就是上一小节提到的那个比较奇怪的两分类问题。那我们可以用刚刚实现的三种基本逻辑运算实现XNOR运算么？...我们来看一下x1和x2的同或运算的结果，当x1、x2取值相同（即同为0或者同为1）的时候同或的结果为1，否则为0....更复杂的可以么？当然可以。 ? 本小节的最后，吴老师演示了一个用神经网络进行手写体数字识别的例子，在当时还是比较酷炫的。 ?

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深度学习模型压缩与加速综述

C.ReLU来源于CNNs中间激活模式引发的。输出节点倾向于是"配对的"，一个节点激活是另一个节点的相反面，即其中一半通道的特征是可以通过另外一半通道的特征生成的。...同或网络[14](XNOR-net) XNOR-net是一种针对CNN的简单、高效、准确近似方法，它的核心思想是：在BNN的基础上，针对二值化操作给每一层数据造成的误差，引入最佳的近似因子，以此来弥补二值化带来的精度损失...XNOR-net的解决办法是引入近似因子，并且针对权重和中间值分别引入近似因子，在一次计算后将近似因子添加到计算结果中去，通过少量的额外计算来弥补尽可能多的精度损失。...同时，如果卷积的所有操作数都是二值的，则可以通XNOR和位计数操作估计卷积，如下图所示： ?...如上图第三和第四行所示，正常两个矩阵之间的点乘如果用在两个二值矩阵之间，那么就可以将点乘换成XNOR-Bitcounting operation，从32位浮点数之间的操作直接变成1位的XNOR门操作，这就是加速的核心

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数据库技术：XML

Element rootElement = document.getRootElement(); // 得到当前节点的所有子节点 List<Element...getText(); System.out.println(id+" "+name+" "+age+" "+hobby); } } XPath 方式读取 XML XPath 是一门在...] 选择含有属性 id 且其值为 'b1' 的 BBB 元素 API 介绍 selectSingleNode(query) 查找和 XPath 查询匹配的一个节点，参数是 XPath 查询串。...selectNodes(query) 得到的是 XML 根节点下的所有满足 XPath 的节点，参数是 XPath 查询串。 Node 节点对象 XPath 读取 XML <?...("第一个 book 的 id 值为: " + node1.getText()); // 获取最后一个 book 节点的 id 属性的值 Node node2 = document.selectSingleNode

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二值化神经网络(BNN)综述

【GiantPandaCV导语】二值化神经网络BNN由于可以实现极高的压缩比和加速效果，所以它是推动以深度神经网络为代表的人工智能模型在资源受限和功耗受限的移动端设备，嵌入式设备上落地应用的一门非常有潜力的技术...XNOR-Net 在第一篇BNN发表不久，XNOR-Net横空出世，这篇论文其实提出了两个模型，一个是BWN(Binary Weight Networks)，另一个才是XNOR-Net，BWN只使用了二值化的...而该文的主角XNOR-Net是正儿八经不掺水的二值化神经网络，weights和activations都采取的二值化。...为了提升计算效率，作者将输入按比特位切片出来，用移位和XNOR代替乘法，如下图所示。 ? img 但这个做法不太妥当的是，输入数据虽然没有丢失信息，但是没有做数据的归一化。...img 最后的总结二值化神经网络BNN由于可以实现极高的压缩比和加速效果，所以它是推动以深度神经网络为代表的人工智能模型在资源受限和功耗受限的移动端设备，嵌入式设备上落地应用的一门非常有潜力的技术。

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低成本的二值神经网络介绍以及它能代替全精度网络吗?

这对于弥合机器学习的研究和生产价值之间的差距非常重要。减少深度神经网络的内存和计算成本的一种方法是二值神经网络的概念。...我们在神经网络中有一个值为0.05的节点（原始参数）。通过阈值函数传递此值后，我们获得的值为1（二进制参数）。让我们假设在二进制参数处累积的梯度为3。...现在，作为卷积运算基础的乘积（MAC）函数是非常昂贵的运算。现在，可以将其替换为XNOR + 弹出计数操作。几乎每个CPU都固有地执行按位运算，并且这些运算的执行速度明显更快且成本更低。...弹出计数操作只不过是检查设置的位。下面的示例显示了MAC操作可以由XNOR + 弹出计数操作代替。 ? 但是二值神经网络的主要缺点在于，它们无法实现与完全精度的深层网络一样高的精度。...“Xnor-net: Imagenet classification using binary convolutional neural networks.”

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逻辑电路&代数运算（上）

与非、或非、异或、同或与非：输入都为1时，输出为0或非：输入都为0时，输出为1异或：输入不相同时，输出为1同或：输入相同时，输出为1与非NAND与非门（英语：NAND gate）是数字逻辑中实现逻辑与非的逻辑门...与非门是一种通用的逻辑门，因为任何布尔函数都能用与非门实现。图片真值表：只有在A和B都为1时，结果才为1。...输入A输入B输出A NAND B001011101110或非NOR或非门（英语：NOR gate）是数字逻辑中实现逻辑或非的逻辑门，功能见右侧真值表。...图片真值表：ABA⊕B000011101110同或XNOR同或门（英语：XNOR gate，偶尔写作ENOR gate、ExNOR gate，在Intel处理器中，此项功能被命名为"test"），又称异或非门...，是数字逻辑中实现逻辑双条件的逻辑门，功能见右侧真值表。

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逻辑电路&代数运算（上）

与非：输入都为1时，输出为0 或非：输入都为0时，输出为1 异或：输入不相同时，输出为1 同或：输入相同时，输出为1 与非NAND 与非门（英语：NAND gate）是数字逻辑中实现逻辑与非的逻辑门...与非门是一种通用的逻辑门，因为任何布尔函数都能用与非门实现。真值表：只有在A和B都为1时，结果才为1。...输入A 输入B 输出A NAND B 0 0 1 0 1 1 1 0 1 1 1 0 或非NOR 或非门（英语：NOR gate）是数字逻辑中实现逻辑或非的逻辑门，功能见右侧真值表。...真值表： A B A⊕B 0 0 0 0 1 1 1 0 1 1 1 0 同或XNOR 同或门（英语：XNOR gate，偶尔写作ENOR gate、ExNOR gate，在Intel处理器中，...此项功能被命名为"test"），又称异或非门，是数字逻辑中实现逻辑双条件的逻辑门，功能见右侧真值表。

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Verilog中generate的使用

Verilog中的generate语句常用于编写可配置的、可综合的RTL的设计结构。它可用于创建模块的多个实例化，或者有条件的实例化代码块。...由于最多选择一个代码块，因此在单个的if-generate中以相同的名称命名所有的备用代码块是合法的，而且这有助于保持对代码的分层引用。但是，不同的generate构造中必须具有不同的名称。.... // The u1.g1 instance of one of the following gates: // (and, or, xor, xnor) is generated if //...=0,1, or 2, then instantiate xnor g1(a, b, c); // XNOR with hierarchical name test.u1.g1...该块中的门实例的层级名称为test.u1.g1。 4.断言和形式验证在编写断言时，generate构造也非常有用，这反过来有助于形式验证。

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最详细的XML操作学习笔记

1.8.1概述 Schema约束自身就是一个XML文件，但它的扩展名通常为.xsd 一个XML Schema文档通常称之为模式文档(约束文档)，遵循这个文档书写的xml文件称之为实例文档。...节点: 标签、属性、文本、甚至是换行都称之为节点 SAX: 一个节点一个节点的进行解析(暂不掌握) 1.2 Dom4J的方法概述 *Dom4J的常用方法： * Document * Element...)：根据指定的属性名称和值进行添加或者修改BeanUtils的常用方法 1.3 Dom4J的案例 (获取). 1.3.1功能分析 //1、得到某个具体的节点内容:打印"郑州" //2、遍历所有元素节点:...(添加) 1.5.1功能分析 //4、向指定元素节点中增加子元素节:添加一个新城市南阳 //5、向指定元素节点上增加同级元素节点:在洛阳前面，添加一个三门峡三门峡 //创建一个新的元素对象 Element cityElement = DocumentHelper.createElement

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