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如何在微控制器中构建神经网络
李涛
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我们将使用 TensorFflow 训练神经网络并在微控制器中实现它。我们的神经网络将预测 sin(x)。使用相同的过程，我们可以用正确的数据预测不同的输出。
人工神经网络在维基百科中被定义为“受构成动物大脑的生物神经网络模糊启发的计算系统。此类系统通过考虑示例来“学习”执行任务，通常无需使用特定于任务的规则进行编程。
所以第一部分是我们必须教神经网络 sin(x) 函数是怎样的。
我们在 colab 中使用 TensorFlow，这里是链接https://colab.research.google.com/drive/1ABDULCjzvNZJ6TwHpTvAJnKeyM-_kfPR
我们需要训练数据，所以我们得到 x, y 对训练：
x, y 对用于测试我们的神经网络：
神经网络中的基本计算单位是神经元或节点，它从其他一些节点或外部源接收输入并计算输出。每个输入都有一个关联的权重 (a)，这是根据其对其他输入的相对重要性加上常量分配的，称为偏差 (b)。该节点将非线性函数应用于其输入的加权和，称为激活函数。在我们的例子中，我们使用 softsign 函数作为激活函数。
我们现在定义一个简单的神经网络，节点按层排列。相邻层的节点之间有连接或边缘。所有这些连接都有与之关联的权重。我们使用四层，一个输入层，两个隐藏层和一个输出层。
- 输入节点——输入节点将外部世界的信息提供给网络，统称为“输入层”。在任何输入节点中都不会执行任何计算。
- 隐藏节点——隐藏节点与外界没有直接联系（因此得名“隐藏”）。它们执行计算并将信息从输入节点传输到输出节点。隐藏节点的集合形成一个“隐藏层”。它可以有零个或多个隐藏层。
- 输出节点——输出节点统称为“输出层”，负责计算和将信息从网络传输到外界。
我们在输入层有一个节点，在第一个隐藏层有 10 个节点，在第二个隐藏层有 3 个节点，在输出层有一个节点。这是图表：
在 TensorFlow 中定义为：
。
我们评估模型，误差非常低。
为了在微控制器中实现模型，我们需要架构，我们之前定义了三层和每个节点的权重。
正如我们所料，我们有三层，这些是权重：
输入层只有一个输入 x 我们要计算 y = sin(x)。
第一隐藏层有10个节点，每个节点执行操作：
所以第一个数组有 10 个元素，每个节点一个“a”，第二个 10 个元素的数组是“b”。
第二个隐藏层有 3 个节点和 10 个输入，所以我们有一个 3x10 数组用于每个节点的“a”，以及 3 个数组用于“b”。
输出层是一个有 3 个输入的节点，所以我们有 3 个“a”和一个“b”。
我使用 platformio + vs 代码。对于 MT3620，您需要从此处安装平台支持https://github.com/Wiz-IO/platform-azure
现在我们可以在微控制器中实现它。我已经在 MT3620 板的 M7 内核和 ESP32 中实现了它。
我们只需要两个函数，一个用于层，我们传递每个节点的输入数、层中的节点数、权重、偏差和输入：
一个用于激活函数，softsign 函数：
我们使用串行端口请求输入，然后将其传递给第一个隐藏层，结果传递给第二个隐藏层，输出传递给输出层：
最后，我们将预测与 sin 函数的输出进行比较。
可以在 ESP32 中使用相同的代码并获得相同的结果。
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