Efficient Neural Networks for Tiny Machine Learning: A Comprehensive Review

要約

Tiny Machine Learning (TinyML) の分野は、リソースに制約のあるデバイス上でインテリジェントなアプリケーションを実現できる可能性があるため、大きな注目を集めています。
このレビューでは、効率的なニューラル ネットワークの進歩と、TinyML アプリケーション用の超低電力マイクロコントローラー (MCU) へのディープ ラーニング モデルの展開についての詳細な分析を提供します。
まず、ニューラル ネットワークを紹介し、そのアーキテクチャとリソース要件について説明します。
次に、超低電力 MCU 上の MEMS ベースのアプリケーションを調査し、リソースに制約のあるデバイスで TinyML を実現できる可能性を強調します。
レビューの中核は、TinyML の効率的なニューラル ネットワークに集中しています。
MCU でのリソース使用率を最小限に抑えるためにニューラル ネットワーク アーキテクチャを最適化する、モデル圧縮、量子化、低ランク因数分解などの手法について説明します。
次に、この論文では、超低電力 MCU での深層学習モデルの展開について詳しく説明し、限られた計算能力やメモリ リソースなどの課題に対処します。
モデルの枝刈り、ハードウェア アクセラレーション、アルゴリズムとアーキテクチャの共同設計などの手法が、効率的な展開を可能にする戦略として説明されています。
最後に、このレビューでは、モデルの複雑さとリソースの制約の間のトレードオフを含む、この分野における現在の制限の概要を示します。
全体として、このレビュー ペーパーは、効率的なニューラル ネットワークと超低電力 MCU での TinyML の展開戦略の包括的な分析を示しています。
リソースに制約のあるデバイス上で TinyML アプリケーションの可能性を最大限に引き出すための将来の研究の方向性を特定します。

要約(オリジナル)

The field of Tiny Machine Learning (TinyML) has gained significant attention due to its potential to enable intelligent applications on resource-constrained devices. This review provides an in-depth analysis of the advancements in efficient neural networks and the deployment of deep learning models on ultra-low power microcontrollers (MCUs) for TinyML applications. It begins by introducing neural networks and discussing their architectures and resource requirements. It then explores MEMS-based applications on ultra-low power MCUs, highlighting their potential for enabling TinyML on resource-constrained devices. The core of the review centres on efficient neural networks for TinyML. It covers techniques such as model compression, quantization, and low-rank factorization, which optimize neural network architectures for minimal resource utilization on MCUs. The paper then delves into the deployment of deep learning models on ultra-low power MCUs, addressing challenges such as limited computational capabilities and memory resources. Techniques like model pruning, hardware acceleration, and algorithm-architecture co-design are discussed as strategies to enable efficient deployment. Lastly, the review provides an overview of current limitations in the field, including the trade-off between model complexity and resource constraints. Overall, this review paper presents a comprehensive analysis of efficient neural networks and deployment strategies for TinyML on ultra-low-power MCUs. It identifies future research directions for unlocking the full potential of TinyML applications on resource-constrained devices.

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