最新研究成果：神经网络转化为边缘计算逻辑流
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研究人员开发了一种方法，能够通过将神经网络转换为决策树和逻辑流，来提升资源受限的CPU上的性能。这种方法在模拟的RISC-V CPU上能够将延迟降低多达14.9%，同时保持准确性。相关代码已在此链接公开供大家使用：https://github.com/TUDa-HWAI/NN2Logic。
神经网络转化为逻辑流以增强边缘计算效率
最近的研究揭示了一种优化神经网络以适应资源受限的边缘设备的新方法，主要利用中央处理单元（CPU）。通过将神经网络转换为逻辑流，研究人员在保持准确性的同时实现了显著的延迟减少。
该研究提出了一种方法，将神经网络转化为等效的决策树。从这些决策树中，具有恒定叶子的路径被压缩为逻辑流。这使得在CPU上的执行更加高效。
实验结果表明，这种方法可以在模拟的RISC-V CPU上将延迟降低多达14.9%，而不会降低准确性。这个转换过程的代码可以在GitHub上找到，链接为 https://github.com/TUDa-HWAI/NN2Logic。
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神经网络边缘计算中央处理单元逻辑流决策树
📰 原始来源： https://arxiv.org/abs/2601.22151v1
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