この要約とQ+Aはウェビナーを補完するものであり、 Moku をマスターする: Moku ニューラル ネットワークの紹介、6 年 2024 月 XNUMX 日ライブで参加できなかった場合は、ウェビナーを視聴できます。 オンデマンドで.
ウェビナーの概要に加えて、以下で一部の視聴者の質問に対する詳細な回答を提供します。
ウェビナーの概要
このプレゼンテーションでは、新しい ニューラルネットワーク Moku:Proデバイスのマルチインストゥルメントモードで利用可能なインストゥルメント。FPGAベースのニューラルネットワークの概念と、それがリアルタイムかつ決定論的なネットワーク操作を可能にする仕組みについて紹介しました。
ライブデモンストレーションでは、2つの異なるニューラルネットワークモデルを構築、トレーニング、展開しました。 加重和 と オートエンコーダ、デノイザーとしても知られています。Moku ニューラル ネットワークでこれら 2 つのモデルを使用して、複数の波形をテストし、ニューラル ネットワーク機器がリアルタイムで推論を行える能力を実証しました。
聴衆からの質問
ウェビナーで使用された Github の例へのリンクを提供できますか?
加重合計の例を見つける こちら、オートエンコーダの例 こちら加重合計の例の詳細な説明については、 このブログ.
ユーザーは、.linn ファイルをアップロードする前に、Moku:Pro でモデル アーキテクチャを設計する必要がありますか?
モデルアーキテクチャは、 Pythonスクリプト .linn ファイルを Moku:Pro にアップロードする前に、.linn ファイルをアップロードします。これにより、ネットワークを完全に定義してトレーニングし、必要な重み、バイアス、モデル定義を含む .linn ファイルを生成することができます。.linn ファイルを Moku:Pro Neural Network にアップロードすると、モデルをリアルタイムで実行できます。
2 つの正弦波を入力すると、ニューラル ネットワークはローパス フィルターとして機能できますか?
はい、これはMokuニューラルネットワークの可能な応用の1つです。ユーザーはMokuに簡単なフィルターを実装することができます。 デジタルフィルターボックス また、ネットワークモデルをローパスフィルタとして動作するように訓練することもできます。 オートエンコーダ 例を参考にしたり、独自の例を作成したりします。
モデルはどの程度複雑になることができますか (例: トランスフォーマー)?
A トランス ChatGPT のような大規模な言語学習モデルに使用されるモデルのタイプです。シーケンシャル データ内の関係性を追跡し、文中の単語など、データ内のコンテキストを学習できます。これらのタイプのモデルは非常に複雑で、かなりのトレーニング時間とデータが必要です。現在、完全接続ネットワークをサポートしている Moku ニューラル ネットワークは、信号処理を目的としているため、トランスフォーマー モデルをサポートしていません。FPGA ベースのアーキテクチャにより、ユーザーは離散値と信号に対してリアルタイムの信号処理と推論を実行できます。
モデルのサイズ制限は MB 単位でどのくらいですか? U-net モデルをアップロードできますか?
Moku Neural Network にアップロードできるニューラル ネットワーク モデルのサイズ制限は、ファイル容量ではなく、ネットワーク次元の制限によるものと考えられます。ネットワーク次元により、ユーザーは最大 100 つの密に接続された層 (各層に最大 50,000 個のニューロン) のモデルをアップロードできます。係数は XNUMX 個強になります。
典型的なU-netモデルでは畳み込み層とスキップ層の両方が必要ですが、現在はサポートされていません。特別な要件がある場合は、 ご連絡ください今後のソフトウェア開発の検討のために、すべての機能リクエストを必ず収集します。
ウェビナーをご覧いただきありがとうございました。またお会いできるのを楽しみにしています。
さらに洞察力に富んだデモンストレーションについては、こちらをご覧ください。 ウェビナーライブラリ オンデマンド表示用。
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