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如何使用Arm CMSIS-DSP实现经典机器学习库

2023-8-2 07:12:59 390 机器学习库

0 通常，当开发人员谈论机器学习(ML)时，他们指的是神经网络(nn)。神经网络的巨大优势在于，你不需要成为一个领域专家，而且可以迅速找到一个可行的解决方案。神经网络的缺点是它们通常需要无数的记忆和循环，而那很难解释它们是如何达到它们的结论。机器学习领域包括神经网络以外的技术。其他技术可能以不同的名称使用，例如统计机器学习。在本指南中，我们使用经典机器学习这个名称来指代这些方法的使用CMSIS-DSP开源库中的其他技术。 CMSIS-DSP库是Arm针对各种Arm优化的丰富的DSP函数集合Cortex-M处理器，如Cortex-M4、Cortex-M7、Cortex-M33、Cortex-M35等 Cortex-M55处理器。Arm开发者网站包含更多信息和支持这些处理器的资源。 CMSIS-DSP在工业上得到了广泛的应用，能够从各种代码中优化生成C代码第三方工具。Arm最近为经典的CMSIS-DSP库添加了新的功能ML，包括支持向量机(SVM)，朴素高斯贝叶斯分类器和距离集群。本指南解释了如何在Python中训练SVM和贝叶斯分类器，如何转储参数，以及如何在CMSIS-DSP中使用转储参数。它也解释了如何距离函数可用于构建聚类算法。这些分类器可用于异常检测、声音分类和图像识别。它们将需要使用智能功能，例如信号处理链的输出，以及理解领域，并且将使用比神经网络更少的类。 CMSIS-DSP中提供的经典ML函数仅适用于float32。要完成本指南，您应该知道如何构建CMSIS-DSP。您还需要安装以下资源: •CMSIS-DSP的副本。 •带有scikit-learn包的Python 3。 0 与ACMCISIS-DSP图书馆实施古典机器学习.pdf 1 Bytes , 下载次数: 4
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