Although state of the art in many typical machine learning tasks, deep learning algorithmsareverycostly interms ofenergyconsumption,duetotheirlargeamount of required computations and huge model sizes. Because of this, deep learning applications on battery-constrained wearables have only been possible through wireless connections with a resourceful cloud. This setup has several drawbacks. First, there are privacy concerns. Cloud computing requires users to share their raw data—images, video, locations, speech—with a remote system. Most users are not willing to do this. Second, the cloud-setup requires users to be connected all the time, which is unfeasible given current cellular coverage. Furthermore, real-time applications require low latency connections, which cannot be guaranteed using the current communication infrastructure. Finally, wireless connections are very inefficient—requiringtoo much energyper transferredbit for real-time data transfer on energy-constrained platforms.
标签: Embedded_Deep_Learning Algorithms
上传时间: 2020-06-10
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Algebra, Topology, Differential Calculus, and Optimization Theory For Computer Science and Machine Learning一本数学大全书,由Jean Gallier and Jocelyn Quaintance合著。
上传时间: 2022-05-05
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标签: python
上传时间: 2022-06-06
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Creating the Auto Answering Machine Application
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Support Vector Machine is small sample method based on statistic learning theory. It is a new method to deal with the highly nonlinear classification and regression problems .It can better deal with the small sample, nonlinear and
标签: method statistic learning Support
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新神经网络 Extreme Learning Machine 比SVM快,附4个例子
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extreme learning machine 例子 run sinc_mean
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