Мы используем файлы cookie. Они помогают улучшить ваше взаимодействие с сайтом.
Ок
Страница находится в разработке
Услуги
Справочная информация
Возможности
Инженерия
Производство
Применение
Ru
Новости электроники

msf-CNN обеспечивает глубокое обучение в реальном времени на крошечных микроконтроллерах

Метод msf-CNN предлагает глубокое обучение в реальном времени на микроконтроллерах, сокращая потребление оперативной памяти на 50%.

Этот метод основан на объединении слоёв на основе патчей и использует алгоритм поиска на основе графа для оптимизации конволюционных нейронных сетей. Это тип нейросетей, предназначенный для обработки изображений и пространственных данных. Стратегия поиска на основе графа позволяет msf-CNN превзойти предыдущие решения, такие как MCUNetV2 и StreamNet, как по гибкости, так и по эффективности

Технология была реализована на различных коммерчески доступных микроконтроллерах и показала значительное сокращение использования оперативной памяти без ущерба для производительности.

Исходный код msf-CNN опубликован на GitHub, что делает его доступным для различных платформ и приложений в области машинного обучения и искусственного интеллекта.