Moku 뉴럴 네트워크
테스트 및 측정 장비 전체에 통합된 유일한 FPGA 기반 신경망입니다. 실험 설정에 맞춰 강력한 실시간 머신 러닝 알고리즘을 실행하세요. Python을 사용하여 모델을 구축하고 학습시킨 후, Moku를 사용하여 테스트 시스템에 배포하여 지연 시간이 짧은 추론을 구현하고 변화하는 실험 조건에 신속하게 대응할 수 있습니다.
뉴럴 네트워크 예제
뉴럴 네트워크를 구축하는 방법
신호 오토인코더
신호 분류
사분면 포토다이오드 감지
더욱 다양한 예제
주요 장점
실시간 머신 러닝, 역동적인 의사 결정, 보다 효율적인 데이터 처리를 통해 실험을 최적화하십시오.
데이터 처리를 빠르고 쉽고 지능적으로 만드십시오
가성비 좋은 빌트인 뉴럴 네트워크를 갖춘 유일한 실험 기기
실시간 폐쇄 루프 피드백 시스템 구현
머신 러닝을 접근 가능하고 효과적으로 만드세요
원하는 API와 매끄럽게 작동할 수 있도록 설계되었습니다.
까다로운 용도를 위한 설계
폐쇄 루프 제어
노이즈 필터링
신호 분류
양자 방출기 제어
이상 감지
FAQ
A 신경망 인간의 뇌에서 영감을 받은 머신 러닝 구조입니다. 뉴런이라는 상호 연결된 단위로 구성되며, 뉴런은 입력층, 하나 이상의 은닉층(내부) 그리고 출력층으로 그룹화됩니다. Moku 신경망과 같은 완전 연결 모델에서 각 뉴런은 이전 층의 값 또는 뉴런이 출력에 얼마나 영향을 미치는지를 나타내는 일련의 가중치를 갖습니다. 이러한 가중치는 "훈련" 단계에서 조정되어 출력층의 값이 알려진 입력값 집합과 일치하도록 합니다. 훈련 후, 모델은 이전에 접했거나 접하지 않았을 수 있는 입력값을 바탕으로 출력값 집합을 추론하는 "추론"에 사용될 수 있습니다.
뉴럴 네트워크란 일반적으로 CPU 및/또는 GPU의 조합으로 구축되고 실행됩니다. 이 방식은 놀라운 컴퓨팅 파워를 제공하면서 리소스 집약적이기도 합니다. 대규모 AI 모델은 에너지를 과도하게 소비하여 신호 처리 애플리케이션에는 정도가 지나친 면이 있습니다. 여기서 유연성과 실시간 처리 특성을 지닌 FPGA는 소규모 신경망을 구현할 수 있는 강력한 대안이 됩니다. 병렬 처리 기능은 네트워크를 통한 정보 전파에 관련된 선형 대수 및 기타 복잡한 수학에 도움이 됩니다.
Moku 신경망 모델을 학습하려면 다음을 따르세요. 이 예모델을 구성하고, 학습 데이터를 생성하고, 모델을 학습시키고, 결과 가중치와 편향을 .linn 모델로 내보내 Moku 신경망에 업로드하는 방법을 안내합니다.
전혀 그렇지 않습니다. 이 다재다능한 도구는 모든 연구자가 쉽게 사용할 수 있도록 설계되었습니다. 머신 러닝 전문가는 Moku 신경망 애플리케이션을 한 단계 더 발전시킬 수 있지만, Moku:Delta 또는 Moku:Pro 사용자라면 누구나 신경망을 쉽게 설정할 수 있습니다.
Moku가 어떻게 도움을 줄 수 있는지 알아보세요
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