https://github.com/uingrd/EmbeddedML

《AI嵌入式系统——算法优化与实现》软件工具、例程及教学辅助材料
https://github.com/uingrd/EmbeddedML

embedded-systems machine-learning

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《AI嵌入式系统——算法优化与实现》软件工具、例程及教学辅助材料

• Host: GitHub
• URL: https://github.com/uingrd/EmbeddedML
• Owner: uingrd
• Created: 2021-11-07T13:30:40.000Z (about 3 years ago)
• Default Branch: main
• Last Pushed: 2024-05-07T02:14:58.000Z (7 months ago)
• Last Synced: 2024-08-03T22:14:16.821Z (4 months ago)
• Topics: embedded-systems, machine-learning
• Language: Python
• Homepage:
• Size: 1.98 MB
• Stars: 51
• Watchers: 0
• Forks: 21
• Open Issues: 0
• Metadata Files:
  • Readme: README.md

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README

        
# 《AI嵌入式系统——算法优化与实现》软件工具、例程及教学辅助材料

教学PPT和视频：https://pan.baidu.com/s/1M24GEoIjDL5ppyT6hFa3tw?pwd=emvg 

## ARCTAN

arctan2的几种近似计算方法

## CLS_ALL

基于scikit-learn的机器学习算法演示

## CSD

基于CSD格式的常数乘法表达式生成

## FIR_MCM 

基于MCM算法的快速FIR滤波演示

## FXP 

数据定点化以及基于定点运算的FIR滤波演示

## GNB

训练高斯朴素贝叶斯分类器进行分类并自动生成C测试代码的例子

## IRIS_DT

演示使用scikit-learn训练决策树分类器，并自动生成C语言代码(数据文件)实现分类器推理运算

## LUT_COS

基于查表实现的快速COS算法演示

## MAT_MUL 

矩阵乘法的快速运算

## MAT_MUL_ALPHATENSOR

AlphaTensor矩阵快速乘法的计算表达式提取和打印

## MAT_MUL_QUANT

基于仿射映射量化的矩阵乘法演示

## MCM 

搜寻多个常数乘法的表达式

## MNIST_PYTORCH_C

使用pytorch训练手写数字识别神经网络，并自动生成C语言代码(数据文件)实现推理运算

## MNIST_PYTORCH_FORCE_ZERO

使用pytorch训练手写数字识别神经网络，通过L1约束使得权重系数稀疏化(取值接近0)，并自动生成C语言代码(数据文件)实现神经网络推理运算

## MNIST_PYTORCH_QUANT_ROUND

使用pytorch训练手写数字识别神经网络，通过在损失函数中加入量化约束，使得权重系数集中在(等间隔的)量化格点附近

## MNIST_PYTORCH_QUANT_GRID

使用pytorch训练手写数字识别神经网络，通过在损失函数中加入量化约束，使得权重落在指定的量化格点附近

## MNIST_PYTORCH_QUANT

演示torch训练MNIST模型并用额外的loss量化，通过整数推理和浮点累积

## NEON

使用ARM NEON指令优化代码的例子

## ONNX_SKLEARN

演示基于scikit-learn训练分类器并导出ONNX模型过程

## PERCEP

训练感知器进行分类并自动生成C测试代码的例子

## python_numpy_dll

演示用C++实现算法的动态链接库文件，并被python调用

## SCM

搜索给定整数常数的合成公式，并生成快速乘法表达式

## SIN

sine的几种近似计算方法

## SVM_RBF

训练支持向量机进行分类并自动生成C测试代码的例子

## TANH

tanh的几种近似计算方法