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上传时间: 2021-03-18
详细说明:小型机器学习
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TinyML项目
专案
关键字词
高效内存推断,系统算法协同设计
设备上学习,记忆有效的转移学习
关于TinyML
具有丰富传感器的智能边缘设备(例如数十亿部手机和IoT设备)在我们的日常生活中无处不在。结合了人工智能(AI)和这些边缘设备,存在大量的现实世界应用程序,例如智能家居,智能零售,自动驾驶等。但是,最先进的深度学习AI系统通常需要大量资源(例如,大型标签数据集,许多计算资源,许多AI专家)进行训练和推理。这阻碍了这些功能强大的深度学习AI系统在边缘设备上的应用。 旨在通过需要更少的计算,更少的工程师和更少的数据来提高深度学习AI系统的效率,以促进边缘AI和AIoT的巨大市场。
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