为什么说深度学习和MCU是天作之合?看完你就知道了

 Pete Warden,是谷歌TensorFlow团队成员,也是TensorFLow Mobile的负责人,常年遨游在深度学习的大海。

 
深度学习的概念源于人工神经网络的研究。含多隐层的多层感知器就是一种深度学习结构。深度学习通过组合低层特征形成更加抽象的高层表示属性类别或特征,以发现数据的分布式特征表示。深度学习是机器学习研究中的一个新的领域,其动机在于建立、模拟人脑进行分析学习的神经网络,它模仿人脑的机制来解释数据,例如图像,声音和文本。
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另外,这些看上去很熟悉的书,也是他的作品。
  
除此之外,皮特有个新的想法要和大家分享——
  
他坚定地相信,未来的深度学习能够在微型的、低功耗的芯片上自由地奔跑。
  
换句话说,单片机 (MCU) ,有一天会成为深度学习最肥沃的土壤。
  
这里面的逻辑走得有些绕,但好像还是有点道理的。
  
为什么是单片机
  
单片机遍地都是
  
根据皮特的估计,今年一年全球会有大约400亿枚单片机 (MCU) 售出。
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MCU里面有个小CPU,RAM只有几kb的那种,但医疗设备、汽车设备、工业设备,还有消费级电子产品里,都用得到。
  
这样的计算机,需要的电量很小,价格也很便宜,大概不到50美分。
  
之所以得不到重视,是因为一般情况下,MCU都是用来取代 (如洗衣机里、遥控器里的) 那些老式的机电系统——控制机器用的逻辑没有发生什么变化。
  
能耗才是限制因素
  
任何需要主电源 (Mains Electricity) 的设备,都有很大的局限性。毕竟,不管到哪都要找地方插电,就算是手机和PC都得经常充电才行。
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