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6. TinyMLRNN轻量部署：GRU、LSTM与端侧资源限制

共计 30 章节

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TinyML与RNN概述 · 学习目标 · 课程整体框架

课程导入TinyML

RNN基础回顾

循环神经网络原理 · 时间步展开 · 梯度消失与爆炸问题

RNN基础回顾

LSTM深入解析

LSTM单元结构 · 输入门 · 遗忘门

LSTM深入解析

GRU深入解析

GRU单元结构 · 更新门与重置门 · 与LSTM的对比

GRU深入解析

端侧资源限制分析

MCU内存 · Flash · 算力

端侧资源限制分析MCU

模型量化基础

量化原理 · 定点与浮点 · 动态量化与静态量化

模型量化基础量化原理

模型剪枝与稀疏化

权重剪枝 · 结构化剪枝 · 稀疏矩阵存储

模型剪枝稀疏化

教师-学生模型 · 蒸馏在RNN压缩中的应用 · 软标签与温度参数

知识蒸馏教师

轻量级RNN架构设计

减少隐藏层维度 · 共享权重 · 门控简化

TFLite Micro简介

TFLite Micro架构 · 支持的算子 · RNN算子支持情况

TensorFlow模型训练与转换

使用Keras构建LSTM/GRU · 训练技巧 · 转换为TFLite格式

TensorFlow模型训练

量化感知训练

QAT原理 · 在RNN中实施QAT · 模拟量化

量化感知训练QAT

模型优化工具链

TensorFlow Model O… · 剪枝API · 量化API

模型优化工具链TensorFlow

端侧推理框架

TFLite Micro · CMSIS-NN · ARM Compute Librar…

端侧推理框架TFLite

内存优化策略

内存复用 · 环形缓冲区 · 状态管理

内存优化策略内存复用

计算优化策略

算子融合 · 循环展开 · 查表法

计算优化策略算子融合

基于TFLite Micro部署LS… · 从训练到部署全流程

案例实战TFLite

基于GRU的传感器异常检测 · 数据预处理 · 模型压缩

案例实战GRU

端侧语音命令识别 · 使用LSTM · 量化与剪枝

案例实战端侧语音命令识别

端侧预测性维护 · 使用GRU · 时间序列预测

案例实战端侧预测性维护

性能评估方法

模型大小 · 推理延迟 · 内存占用

性能评估方法模型大小

常见问题与调试

量化精度损失 · 梯度消失 · 过拟合

常见问题调试

模型部署流程规范化

从数据收集到部署的完整Pipelin… · 版本管理 · 自动化测试

模型部署流程规范…Pipelin

端侧RNN的实时性保障

实时调度 · 中断处理 · 异步推理

低功耗设计

动态电压频率调整 · 睡眠模式 · 事件驱动

低功耗设计动态电压频率调整

边缘-云协同

端侧模型与云端模型分工 · 联邦学习 · 增量更新

边缘云协同

安全与隐私

模型加密 · 输入保护 · 对抗攻击

神经形态计算 · 超低功耗RNN芯片 · 可重构计算

前沿趋势神经形态计算

设计一个端侧RNN应用（如手势识别） · 从需求分析到部署 · 优化并评估

综合项目RNN

课程总结与进阶路径

核心要点回顾 · 常见误区 · 推荐资源

课程总结进阶路径