이 요약과 Q+A는 우리의 웨비나를 보완합니다. Moku 마스터링: Moku 신경망 소개, 6년 2024월 XNUMX일. 라이브로 참석하지 못하신 경우 웨비나를 시청하실 수 있습니다. 수요에.
웨비나 요약 외에도 아래에서 일부 청중의 질문에 대한 심층적인 답변을 제공하고 있습니다.
웨비나 요약
이번 프레젠테이션에서 우리는 새로운 것을 소개했습니다. 뉴럴 네트워크 Moku:Pro 기기의 다중 계측기 모드에서 사용 가능한 계측기. FPGA 기반 신경망의 개념과 이를 통해 실시간 결정론적 네트워크 운영이 어떻게 가능한지 소개했습니다.
라이브 데모에서 우리는 두 가지 다른 신경망 모델을 구축, 훈련 및 배포했습니다. 가중 합계 및 오토 인코더, 노이즈 제거기로도 알려져 있습니다. Moku Neural Network에서 이 두 모델을 사용하여 여러 파형을 테스트하여 Neural Network 도구가 실시간 추론을 할 수 있는 능력을 보여주었습니다.
청중 질문
웨비나에서 사용된 Github 예제에 대한 링크를 제공해 주실 수 있나요?
가중합계 예제 찾기 여기에서 확인하세요., 그리고 자동 인코더 예제 여기에서 확인하세요.. 가중 합계 예제에 대한 자세한 연습은 다음을 따르십시오. 블로그.
사용자는 .linn 파일을 업로드하기 전에 Moku:Pro에서 모델 아키텍처를 설계해야 합니까?
모델 아키텍처는 다음에서 완전히 정의됩니다. 파이썬 스크립트 .linn 파일을 Moku:Pro에 업로드하기 전에. 이렇게 하면 네트워크를 완전히 정의하고 학습하여 필요한 가중치, 편향 및 모델 정의를 포함하는 .linn 파일을 생성할 수 있습니다. .linn 파일이 Moku:Pro 신경망에 업로드되면 실시간으로 모델을 실행할 수 있습니다.
두 개의 사인파를 입력하면 신경망이 저역 통과 필터 역할을 할 수 있습니까?
네, 이것은 Moku 신경망의 가능한 응용 프로그램 중 하나입니다. 사용자는 Moku에서 간단한 필터를 구현할 수 있습니다. 디지털 필터 박스 또한 저역통과 필터 역할을 하도록 네트워크 모델을 학습할 수도 있습니다. 오토 인코더 예를 들어보거나 직접 만들어 볼 수도 있습니다.
모델은 얼마나 복잡할 수 있나요(예: 변압기)?
A 변압기 ChatGPT와 같은 대규모 언어 학습 모델에 사용되는 모델 유형입니다. 순차적 데이터의 관계를 추적하고 문장의 단어와 같이 데이터의 맥락을 학습할 수 있습니다. 이러한 유형의 모델은 매우 복잡하고 상당한 교육 시간과 데이터가 필요합니다. 현재 완전히 연결된 네트워크를 지원하는 Moku 신경망은 신호 처리가 목적이기 때문에 변압기 모델을 지원하지 않습니다. FPGA 기반 아키텍처를 사용하면 사용자가 이산 값과 신호에 대한 실시간 신호 처리 및 추론을 수행할 수 있습니다.
모델 크기 제한은 MB로 얼마인가요? U-net 모델을 업로드할 수 있나요?
Moku Neural Network에 업로드할 수 있는 신경망 모델의 크기 제한은 파일 용량보다는 네트워크 차원 제한에서 비롯될 가능성이 더 큽니다. 네트워크 차원을 사용하면 각 계층에 최대 100개의 뉴런이 있는 최대 50,000개의 밀집 연결 계층 모델을 업로드할 수 있으며, 이는 XNUMX개가 조금 넘는 계수에 해당합니다.
일반적인 U-net 모델에는 합성 계층과 건너뛰기 계층이 모두 필요하지만 현재 지원하지 않습니다. 특정 요구 사항이 있는 경우 알려주. 향후 소프트웨어 개발을 위해 모든 기능 요청을 수집하도록 하겠습니다.
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