LiME-TM - 嵌入式 MCU 轻量级机器学习框架

LiME-TM: 一种用于嵌入式单片机(MCU)的轻量级机器学习框架。 LiME-TM 通过逻辑运算(AND、加减法)实现分类与学习,无需乘法、浮点运算或反向传播,因此非常适合资源极其有限的 MCU(如 ESP32、STM32、Arduino)。这个框架只需要 20KB 内存就可以训练完整的 MNIST 手写体识别数据集 (60,000 张图片),推理只需要不到 2KB 内存,识别精度 94%,在训练与推理速度上显著优于传统神经网络。 00:00 引言 01:30 嵌入式机器学习 05:21 ESP32 训练模型 07:00 LiME-TM 对比神经网络 13:10 RT-Thread 软件包 18:42 简介 Tsetlin Machine 24:58 Q & A

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