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TinyML综述:现状与展望
时间:2024-04-29浏览次数:
TinyML综述:现状与展望

摘要

机器学习已经成为现有技术领域不可或缺的一部分。边缘计算和物联网(IoT)共同提供了一个新的机会,可以在网络边缘资源受限的嵌入式设备上使用机器学习技术。传统的机器学习需要大量的能力来预测场景。嵌入式机器学习–TinyML范式旨在将这种过多的功能从传统的高端系统转移到低端客户端。在进行这种转变的同时,还面临着一些挑战,例如,保持学习模型的准确性,在资源节约型的微型边缘设备中提供从训练到部署的设施,优化处理能力,提高可靠性。在本文中,我们对TinyML的这种可能性进行了直观的回顾。我们首先介绍了TinyML的背景。其次,我们列出了支持TinyML的工具集。第三,我们提出了改进TinyML系统的关键因素。第四,我们介绍了TinyML框架的最新进展。最后,我们确定了关键挑战,并为缓解TinyML的几个研究问题制定了未来的路线图。


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