我在STM32单片机上跑神经网络算法—CUBE-AI
为什么可以在STM上面跑人工智能？简而言之就是通过X-Cube-AI扩展将当前比较热门的AI框架进行C代码的转化，以支持在嵌入式设备上使用，目前使用X-Cube-AI需要在STM32CubeMX版本7.0以上，目前支持转化的模型有Keras、TF lite、ONNX、Lasagne、Caffe、ConvNetJS。Cube-AI把模型转化为一堆数组，而后将这些数组内容解析成模型，和Tensorflow里的模型转数组后使用原理是一样的。
【转】听说你了解深度学习最常用的学习算法：Adam优化算法？
深度学习常常需要大量的时间和机算资源进行训练，这也是困扰深度学习算法开发的重大原因。虽然我们可以采用分布式并行训练加速模型的学习，但所需的计算资源并没有丝毫减少。而唯有需要资源更少、令模型收敛更快的最优化算法，才能从根本上加速机器的学习速度和效果，Adam 算法正为此而生！
