《表2 优化前后的BP神经网络综合结果》

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《用HLS技术与BP神经网络实现的手语识别系统》

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本设计中Sigmoid函数HLS IP的最大绝对误差为3.25×10-4，平均误差为3.05×10-5。参考文献[10]使用传统RTL设计方法在FPGA实现了Sigmoid函数，该设计使用32位单精度浮点数，最大绝对误差为4.75×10-5，平均绝对误差为1.136×10-5，虽然误差更小，但本设计所述方法的误差已经足够BP神经网络的HLS模型达到实际训练的理论准确率，并且在资源和时序上更有优势。