一个超级轻量的 机器学习 框架,最极限可以压缩到 400行代码,低内存消耗,甚至 Arduino ATmega328 (32KB Flash, 2KB Ram) 都能基于 TinyMaix 跑 mnist(手写数字识别)!
ARM DSP基本就完了,包含了: 电机变换(克拉克变换、帕克变换)、卷积、 离散余弦变换、傅里叶变换、滤波、高斯朴素贝叶斯估计、 插值、矩阵运算、PID、支持向量机
包括:卡尔曼滤波、自适应 滤波,蚁群优化、卷积神经网络、遗传算法、强化学习、线性回归 归纳学习、循环神经网络, 测试平台采用GD32F103单片机,其中两个神经网络为ARM官方提供, 其余的没有采用ARM的dsp库和NN库 到时候提供大家测试,下载到开发板上运行