2024年7月23日 · Recursive Transition Networks (RTNs) are a type of finite state machine (FSM) used to represent the syntax of languages, particularly those with recursive elements. They extend FSMs by allowing transitions to call other networks, thereby enabling the representation of recursive structures within a language.

A recursive transition network ("RTN") is a graph theoretical schematic used to represent the rules of a context-free grammar. RTNs have application to programming languages, natural language and lexical analysis.

To explain what Recursive Transition Networks (RTNs) are, and in particular to explain the role stacks play in controlling their behavior. To show that RTNs are genuinely more powerful than FSAs, and to briefly discuss the link between RTNs and context free grammars.

2024年10月4日 · RTN （Round-to-Nearest） 模型 量化的背后究竟做了什么？ 这非常简单直观，后续的研究（GPTQ/AWQ/…）更像是对权重量化的范围作约束，本质上还是会使用类似的思想。

RTNs允许你在接收端执行预定义的修正算法，这些算法可以用另一个NN中学习到的参数进行反馈 (复数乘法、向量卷积)。 ④使用CNNs解决调制分类问题。 超越了传统的方法，举了两个例子:sacle-invariant feature transform (SIFT)尺度不变特征和Bag-of-words。 现有的通信中的信号处理算法通常是线性的、平稳的、具有高斯统计的。 然而实际的系统有很多缺陷和非线性，（如非线性功率放大器PAs，有限分辨率量化）。 基于DL，不需要数学可处理的模型，并可针对特定硬 …

2018年11月20日 · 微分非线性（Differential nonlinearity，DNL）指的是传递函数中任 一输出代码的宽度与1 LSb理想代码宽之间的偏差。 在 补偿了增益误差和失调误差之后，通过对相邻代码转换点的位置作减法可测得DNL。

2021年12月28日 · 由于各种非理想因素的影响，理想的数据转换器的DNL和INL往往都不为零，数值越大，说明Linearity 越差。 DNL： 微分非线性。 指的是数字输出每增加“1”时，输出模拟量的变化值与LSB的差距。 DNL=\frac {A_ {i}-A_ {i-1}-LSB} {LSB} (2\leq i\leq2^ {N}-1) INL： 积分非线性。 指模拟输出与理想输出之间的差距。 INL=A_ {real}-A_ {ideal} DNL和INL之间的关系为，INL等于DNL的累加，DNL等于相邻INL的差。 inldnl (A,B, [0 1],'ADC')： D_ {out}=\sum_ {1}^ {N} …

2021年10月20日 · 静态性能DNL/INL，扫描输入code，根据输出波形得到每个code对应的电压值，然后按照DNL/INL的定义计算就是；动态性能输入一定频率的单音离散sine信号，得到输出 …

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2024年11月21日 · 搭了一个简单DA，想测试它的DNL和INL，搜索相关内容大多出来的都是通过输入正弦或斜坡信号测试AD的方法，请问各位前辈可以指导一下，该如何对DA进行DNL和INL …