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编码器峰会:量化为单片机部署的机器学习算法
从系列:编码器峰会
微控制器等Cortex-M处理器正变得越来越重要在传统线性支持向量机等机器学习算法和k - means聚类,以及浅神经网络五个或更少的层。
这个视频描述电池传感器算法的一般方法,预测当前基于周期性使用不同的电压和温度。然而,应用程序必须符合3 kb RAM的单片机。使用MATLAB的方法®提取特征开发训练分类模型用分类学习者应用。部署到微控制器和fpga显示使用自动代码生成。
然而量化使用定点设计师™是至关重要的发展定点数据类型在目标硬件满足资源约束。我们将展示这种方法减少了内存的67%相比,单精度设计。
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