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【博士论文】面向边缘智能的高效微型机器学习系统

数据派THU  · 公众号  · 大数据  · 2024-02-27 17:00
来源:专知本文为论文介绍,建议阅读5分钟一种新趋势是利用设备上的学习范式,使端到端的ML过程更靠近边缘设备。现代机器学习(ML)应用经常部署在云环境中,以利用集群的计算能力。然而,传统的云计算方案无法满足新兴边缘智能场景的需求,包括提供个性化模型、保护用户隐私、适应实时任务和节省资源成本。为了克服传统云计算的局限,一种新趋势是利用设备上的学习范式,使端到端的ML过程更靠近边缘设备。因此,设备上学习的有望优势促进了微型机器学习(TinyML)系统的兴起,一个专注于在资源受限的边缘设备上,如微控制器、物联网(IoT)传感器和嵌入式设备,开发ML算法和模型的领域。“微型”这一术语强调了这些设备上有限的处理能力、内存容量和能源资源。正如§1.1中讨论的研究背景,TinyML已成为一个重要的研究主题,由 ………………………………

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