例如，如果指定延迟为5ns，参数为“+pulse_r/40”和“+pulse_e/80”（其中的40和80为百分比），那么小于2ns（5x（40%））的信号将被滤除，大于等于4ns（5x（80%））的信号将可以通过，介于两者之间的信号将输出不定态。在仿真时，增加如下仿真参数：+transport_path_delays +pulse_r/ +pulse_e/ 可在仿真阶段实现传输延迟的模拟，并且配

感知器运算的通⽤性既是令⼈⿎舞的，⼜是令⼈失望的。令⼈⿎舞是因为它告诉我们感知器 ⽹络能和其它计算设备⼀样强⼤。但是它也令⼈失望，因为它看上去只不过是⼀种新的与⾮⻔。这简直不算个⼤新闻！然⽽，实际情况⽐这⼀观点认为的更好。其结果是我们可以设计学习算法，能够⾃动调整⼈⼯神经元的权重和偏置。这种调整可以响应外部的刺激，⽽不需要⼀个程序员的直接⼲预。这些学习算法是我们能够以⼀种根本区别于传统逻辑⻔的⽅式

假设神经⽹络以上述⽅式运⾏，我们可以给出⼀个貌似合理的理由去解释为什么⽤10个输出⽽不是4个。把数字的最⾼有效位和数字的形状联系起来并不是⼀个简单的问题。很难想象出有 什么恰当的历史原因，⼀个数字的形状要素会和⼀个数字的最⾼有效位有什么紧密联系。最终的判断是基于经验主义的：我们可以实验两种不同的⽹络设计，结果证明对于这个特定的问题⽽⾔，10个输出神经元的神经⽹络⽐4个的识别效果更好.⼀个看起来更⾃

这只是⼀个粗略的近似，但我 们可以很容易地做得更好，仅仅通过增加隐藏神经元对的数量，分配更多的凹凸形状。这是所有要做的事情：现在我们有了⼀个可以很好计算我们原始⽬标函数的神经⽹络的完整 的描述。为了感受⼀下⽹络的组成部分⼯作的机制，我们专注于最顶上的那个隐藏神经元。总结⼀下，更加准确的关于普遍性定理的表述是包含⼀个隐藏层的神经⽹络可以被⽤来按照 任意给定的精度来近似任何连续函数。神经⽹络的⼀个最显

我们可以看到测试集上的代价在15迭代期前⼀直在提升，随后越来越差，尽管训练数据集 上的代价表现是越来越好的。从⼀个实践⻆度， 我们真的关⼼的是提升测试数据集上的分类准确率，⽽测试集合上的代价不过是分类准确率的 ⼀个反应。即使这样的模型能够 很好的拟合已有的数据，但并不表⽰是⼀个好模型。诺⻉尔奖获得者，物理学家恩⾥科·费⽶有⼀次被问到他对⼀些同僚提出的⼀个数学模型的 意⻅，这个数学模型尝试解决⼀个重

感知器运算的通⽤性既是令⼈⿎舞的，⼜是令⼈失望的。令⼈⿎舞是因为它告诉我们感知器 ⽹络能和其它计算设备⼀样强⼤。但是它也令⼈失望，因为它看上去只不过是⼀种新的与⾮⻔。这简直不算个⼤新闻！然⽽，实际情况⽐这⼀观点认为的更好。其结果是我们可以设计学习算法，能够⾃动调整⼈⼯神经元的权重和偏置。这种调整可以响应外部的刺激，⽽不需要⼀个程序员的直接⼲预。这些学习算法是我们能够以⼀种根本区别于传统逻辑⻔的⽅式

例如，如果指定延迟为5ns，参数为“+pulse_r/40”和“+pulse_e/80”（其中的40和80为百分比），那么小于2ns（5x（40%））的信号将被滤除，大于等于4ns（5x（80%））的信号将可以通过，介于两者之间的信号将输出不定态。在仿真时，增加如下仿真参数：+transport_path_delays +pulse_r/ +pulse_e/ 可在仿真阶段实现传输延迟的模拟，并且配

对于⽹络给定⼀个输⼊，返回对应的输 出。

假设神经⽹络以上述⽅式运⾏，我们可以给出⼀个貌似合理的理由去解释为什么⽤10个输出⽽不是4个。把数字的最⾼有效位和数字的形状联系起来并不是⼀个简单的问题。很难想象出有 什么恰当的历史原因，⼀个数字的形状要素会和⼀个数字的最⾼有效位有什么紧密联系。最终的判断是基于经验主义的：我们可以实验两种不同的⽹络设计，结果证明对于这个特定的问题⽽⾔，10个输出神经元的神经⽹络⽐4个的识别效果更好.⼀个看起来更⾃

这一步，我还没找到怎么导出来，以及导出来之后，能不能和vcs的vdb文件兼容；2. 打开jaspergold coverage APP;4. 生成的结果中，黑色的部分，就是deadcode;有知道的大佬，麻烦补充到评论中；5. 导出exclude文件；3. 设置并开始分析；1. 编写tcl脚本。