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電子發燒友網>電子資料下載>電子資料>如何在微控制器中構建神經網絡

如何在微控制器中構建神經網絡

2023-07-07 | zip | 0.00 MB | 次下載 | 免費

資料介紹

描述

我們將使用 TensorFflow 訓練神經網絡并在微控制器中實現它。我們的神經網絡將預測 sin(x)。使用相同的過程,我們可以用正確的數據預測不同的輸出。

人工神經網絡在維基百科中被定義為“受構成動物大腦的生物神經網絡模糊啟發的計算系統。此類系統通過考慮示例來“學習”執行任務,通常無需使用特定于任務的規則進行編程

所以第一部分是我們必須教神經網絡 sin(x) 函數是怎樣的。

poYBAGORjeSAHrSZAAAM449YhFQ276.png
?

我們在 colab 中使用 TensorFlow,這里是鏈接https://colab.research.google.com/drive/1ABDULCjzvNZJ6TwHpTvAJnKeyM-_kfPR

我們需要訓練數據,所以我們得到 x, y 對訓練:

pYYBAGOSw2-ATlyNAAANPdlck58562.png
?

x, y 對用于測試我們的神經網絡:

poYBAGOSw3OANuYeAAARIKLDNUo259.png
?

神經網絡中的基本計算單位是神經或節點,它從其他一些節點或外部源接收輸入并計算輸出。每個輸入都有一個關聯的權重 (a),這是根據其對其他輸入的相對重要性加上常量分配的,稱為偏差 (b)。該節點將非線性函數應用于其輸入的加權和,稱為激活函數。在我們的例子中,我們使用 softsign 函數作為激活函數。

pYYBAGOSw3WAWYtaAAAKmrrjo4Y761.png
?

我們現在定義一個簡單的神經網絡,節點按層排列。相鄰層的節點之間有連接邊緣所有這些連接都有與之關聯的權重。我們使用四層,一個輸入層,兩個隱藏層和一個輸出層。

  • 輸入節點——輸入節點將外部世界的信息提供給網絡,統稱為“輸入層”。在任何輸入節點中都不會執行任何計算。
  • 隱藏節點——隱藏節點與外界沒有直接聯系(因此得名“隱藏”)。它們執行計算并將信息從輸入節點傳輸到輸出節點。隱藏節點的集合形成一個“隱藏層”。它可以有零個或多個隱藏層。
  • 輸出節點——輸出節點統稱為“輸出層”,負責計算和將信息從網絡傳輸到外界。

我們在輸入層有一個節點,在第一個隱藏層有 10 個節點,在第二個隱藏層有 3 個節點,在輸出層有一個節點。這是圖表:

poYBAGOhWuaAHzsFAACQ7pP5Ym8715.png
?

在 TensorFlow 中定義為:

pYYBAGOhWumAe1cLAAArLLP5Nek269.png
?

?

我們評估模型,誤差非常低。

pYYBAGOhWu6AJyz2AAAmqQg5xIo866.png
?

為了在微控制器中實現模型,我們需要架構,我們之前定義了三層和每個節點的權重。

poYBAGOhWvGANkF4AABBjW59zjM428.png
?

正如我們所料,我們有三層,這些是權重:

pYYBAGOhWvSAR7rUAACxU41HtbE300.png
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輸入層只有一個輸入 x 我們要計算 y = sin(x)。

第一隱藏層有10個節點,每個節點執行操作:

poYBAGOhWveAV5QxAAAGhlUgtQ8144.png
?

所以第一個數組有 10 個元素,每個節點一個“a”,第二個 10 個元素的數組是“b”。

poYBAGOhWv6AMKyNAAA3zsUpoI4065.png
?

第二個隱藏層有 3 個節點和 10 個輸入,所以我們有一個 3x10 數組用于每個節點的“a”,以及 3 個數組用于“b”。

poYBAGOj9_yAa4kmAAAJl8nBDYg027.png
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pYYBAGOj-ACAKqoNAABVKvyFGSw811.png
?

輸出層是一個有 3 個輸入的節點,所以我們有 3 個“a”和一個“b”。

poYBAGOj-AOARa1BAAAIl-89suw293.png
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pYYBAGOj-AaAcdO2AAAPtMLMwFg055.png
?

我使用 platformio + vs 代碼。對于 MT3620,您需要從此處安裝平臺支持https://github.com/Wiz-IO/platform-azure

現在我們可以在微控制器中實現它。我已經在 MT3620 板的 M7 內核和 ESP32 中實現了它。

我們只需要兩個函數,一個用于層,我們傳遞每個節點的輸入數、層中的節點數、權重、偏差和輸入:

poYBAGOj-AqARZ8_AABHVTltNAM340.png
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一個用于激活函數,softsign 函數:

poYBAGOj-AyAcJZVAAAQs6A73V4518.png
?

我們使用串行端口請求輸入,然后將其傳遞給第一個隱藏層,結果傳遞給第二個隱藏層,輸出傳遞給輸出層:

poYBAGOj-BCAe_nLAAAtkP6Wrqs474.png
?

最后,我們將預測與 sin 函數的輸出進行比較。

pYYBAGOj-BOABR9fAAAmw1fdOX8950.png
?

可以在 ESP32 中使用相同的代碼并獲得相同的結果。


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