白皮書 - 基於 Cortex-M 微控制器的機器學習

本白皮書詳細介紹下列內容:

基於延遲、功耗、 成本、網路頻寬、 可靠性、 隱私和安全性等各種因素,機器學習(ML)演算法正朝向 IoT 邊緣發展,研發人員對於開發神經網路(NN)解決方案並將其部署於低功耗系統上的興趣漸增,例如部署於 Arm Cortex-M 微控制器上。

本報告概述 CMSIS-NN 神經網路核心,這是一個可以優化軟體內核的開源函式庫,能在佔用最小記憶體下優化神經網路內核,使 Cortex-M 上的神經網路性能最佳化。報告中進一步提出神經網路架構研究的方法,以 CIFAR-10 圖像數據集上的圖像分類為例,提出適用於此類受限裝置的模型。
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