AI嵌入式系统:算法优化与实现 应忍冬 刘佩林编著 计算机网络·人工智能·0字 完本| 更新时间 本书介绍嵌入式系统中的机器学习算法优化原理、设计方法及其实现技术。内容涵盖通用嵌入式优化技术,包括基于SIMD指令集的优化、内存访问模式优化、参数量化等,并在此基础上介绍了信号处理层面的优化、AI推理算法优化及基于...
本书介绍嵌入式系统中的机器学习算法优化原理、设计方法及其实现技术。内容涵盖通用嵌入式优化技术,包括基于SIMD指令集的优化、内存访问模式优化、参数量化等,并在此基础上介绍了信号处理层面的优化、AI推理算法优化及基于神经网络的AI算法训练—推理联合的优化理论与方法。其中信号处理层面优化介绍了基于线性代数的快速近似...
随着人工智能(AI)技术在各个行业的普及,将AI技术和嵌入式系统相结合,构建AI嵌入式系统成为当前技术热点之一。本书介绍AI领域多种机器学习算法在嵌入式系统上的底层实现和优化技术。现在很多机器学习算法基于海量存储和运算,对功耗、体积、计算能力和存储容量有较高要求,而不同领域的嵌入式系统受限于各自的应用需求,难以...
在实际应用中,往往将推理算法放入嵌入式系统实现,而训练过程由于需要海量的训练数据存储以及长时间的参数调整运算,通常难以在嵌入式系统中实现。本章会介绍部分机器学习的训练算法,它们运行在PC上,而不是嵌入式系统中。 3.1 高斯朴素贝叶斯分类器 3.1.1 原理概述 朴素贝叶斯算法是相对简单的机器学习算法,它使用贝叶斯公...
从算法训练端减少运算量以提升AI嵌入式系统的运行效率；此外本书还通过多个自动搜索优化参数并生成C代码的例子介绍了通用的嵌入式环境下机器学习算法自动优化和部署工具开发的基本知识；本书通过应用例子和大量代码说明AI算法在通用嵌入式系统中的实现方法，力求让读者在理解算法的基础上，通过实践掌握高效的AI嵌入式系统...
本书介绍嵌入式系统中的机器学习算法优化原理、设计方法及其实现技术。内容涵盖通用嵌入式优化技术,包括基于SIMD指令集的优化、内存访问模式优化、参数量化等,并在此基础上介绍了信号处理层面的优化、AI推理算法优化及基于神经网络的AI算法训练—推理联合的优化理论与方法。其中信号处理层面优化介绍了基于线性代数的快速近似...
本书介绍在嵌入式系统中的机器学习算法优化原理、设计方法及其实现技术。内容涵盖通用嵌入式优化技术,包括基于SIMD指令集的优化、内存访问模式优化、参数量化等。并在此基础上介绍了信号处理层面的优化,包括AI推理算法及基于神经网络的AI算法训练-推理联合的优化理论与方法。其中信号处理层面优化包括了基于线性代数的快速近似...
随着人工智能(AI)技术在各个行业的普及,将AI技术和嵌入式系统相结合,构建AI嵌入式系统成为当前技术热点之一。本书介绍AI领域多种机器学习算法在嵌入式系统上的底层实现和优化技术。现在很多机器学习算法基于海量存储和运算,对功耗、体积、计算能力和存储容量有较高要求,而不同领域的嵌入式系统受限于各自的应用需求,难以...
AI嵌入式系统:算法优化与实现一、本文概述1、人工智能与嵌入式系统的结合随着科技的迅速发展,()和嵌入式系统(EmbeddedSystem)已成为现代社会中不可或缺的技术支柱。而将这两者结合起来,则能够实现更为强大和智能的应用。 人工智能是一种模拟人类智能的计算机技术,它使机器能够学习、推理、理解和解决各种复杂问题。嵌入...
本书介绍嵌入式系统中的机器学习算法优化原理、设计方法及其实现技术。内容涵盖通用嵌入式优化技术,包括基于 SIMD 指令集的优化、内存访问模式优化、参数量化等,并在此基础上介绍了信号处理层面的优化、AI 推理算法优化及基于神经网络的 AI 算法训练—推理联合的优化理论