TinyML是Tiny Machine Learning的简称,指的是在微控制器(MCU)或其他资源受限的硬件平台上运行机器学习模型的技术。它是机器学习和嵌入式系统的交叉领域,旨在将先进的机器学习算法和模型移植到体积小巧、能耗极低的嵌入式设备中,使这些设备具备边缘智能,能够在没有外部服务器支持的情况下进行实时数据处理和决策制定。TinyM...
TinyML是指在非常低功耗和小尺寸设备上运行优化的机器学习模型,例如各种微控制器。它是边缘机器学习或嵌入式机器学习的一个子集。 将嵌入式ML放入一个特殊的类别,并赋予它自己的酷名字,是因为它具有一套独特的优点和限制。TinyML的吸引力在于微控制器广泛使用,体积小,能耗低,相对便宜。
从某种角度来看,TinyML的真正目标是以尽可能低的功耗执行ML推理。 皮特·沃登被广泛认为是TinyML之父,在他的 关于该主题的开创性书籍 TinyML应该以 功耗低于 1 mW.这个看似任意的数字的原因是,1 mW 的功耗使设备能够在标准纽扣电池上运行,其合理寿命为数月至一年。 因此,当您考虑TinyML的电源时,请考虑纽扣电池,...
TinyML 也是机器学习的一种,他的特点就是缩小深度学习网络可以在微型硬件中使用,主要应用在智能设备上。 超低功耗嵌入式设备正在“入侵”我们的世界,借助新的嵌入式机器学习框架,它们将进一步推动人工智能驱动的物联网设备的普及。 FPGA一直以低功耗、可重构的特点在各个领域内应用,同时也可以大大增加物联网应用环境,...
另一方面，TinyML 可以被定义为机器学习的一个子领域，该领域致力于在资源和能力受限的设备上实现机器学习...
TinyML 是由 Google TensorFlow Lite 工程主管 Pete Warden 创造的术语。从广义上讲，TinyML 是指在嵌入式平台中以几千字节的微小占用空间进行机器学习的应用，这些平台具有超低功耗、高（互联网）延迟、有限的 RAM 和闪存。目前，TensorFlow Lite 是 TinyML 的代名词，因为没有其他适用于微控制器的机器学习框架。Ten...
TinyML是什么?如何学习它? | TinyML是指在资源受限的设备上运行机器学习模型的领域,其中"Tiny"代表小型、低功耗和低计算资源的特点,"ML"代表机器学习。TinyML的目标是将机器学习技术应用于诸如嵌入式系统、物联网设备和边缘计算等资源受限的环境中。比如在树莓派上训练和运行自动驾驶模型,实现树莓派视觉小车自动驾驶。
tinyml是指在资源受限的设备上运行机器学习模型的领域。TinyML是指工程师们在mW功率范围以下的设备上，实现机器学习的方法、工具和技术。TinyML，微型机器学习，在终端和边缘侧的微处理器上，实现的机器学习过程，被称为微型机器学习，即TinyML。更准确的说，TinyML是指工程师们在mW功率范围以下的设备上，...
什么是 TinyML?从传感器到 MCU 的智能革命 0 0 2025-02-27 02:07:00 未经作者授权,禁止转载 您当前的浏览器不支持 HTML5 播放器 请更换浏览器再试试哦~点赞 投币 收藏 分享 稿件举报 记笔记 知识 科学科普 人工智能 智能 AI 编程 TinyML MCU Eternal...