この要約とQ+Aはウェビナーを補完するものであり、 Moku をマスターする: Moku ニューラル ネットワークの紹介、6 年 2024 月 XNUMX 日ライブで参加できなかった場合は、ウェビナーを視聴できます。 オンデマンドでウェビナーの概要に加え、参加者から寄せられた質問の中からいくつかを選び、以下に詳細な回答を掲載します。
ウェビナーの概要
このプレゼンテーションでは、新しい ニューラルネットワーク Moku:Pro デバイスのマルチインストゥルメント モードで使用可能なインストゥルメント。FPGA ベースのニューラル ネットワークの概念、およびリアルタイムで決定論的なネットワーク動作を実現する方法について説明しました。ライブ デモンストレーションでは、2 種類のニューラル ネットワーク モデルを構築、トレーニング、展開しました。 加重和 と オートエンコーダ、デノイザーとしても知られています。Moku ニューラル ネットワークでこれら 2 つのモデルを使用して、複数の波形をテストし、ニューラル ネットワーク機器がリアルタイムで推論を行える能力を実証しました。
聴衆からの質問
ウェビナーで使用された Github の例へのリンクを提供できますか?
加重合計の例を見つける こちら、オートエンコーダの例 こちら加重合計の例の詳細な説明については、 このブログ.
ユーザーは、.linn ファイルをアップロードする前に、Moku:Pro でモデル アーキテクチャを設計する必要がありますか?
モデルアーキテクチャは、 Pythonスクリプト .linn ファイルを Moku:Pro にアップロードする前に、.linn ファイルをアップロードします。これにより、ネットワークを完全に定義してトレーニングし、必要な重み、バイアス、モデル定義を含む .linn ファイルを生成することができます。.linn ファイルを Moku:Pro Neural Network にアップロードすると、モデルをリアルタイムで実行できます。
2 つの正弦波を入力すると、ニューラル ネットワークはローパス フィルターとして機能できますか?
はい、これはMokuニューラルネットワークの可能な応用の1つです。ユーザーはMokuに簡単なフィルターを実装することができます。 デジタルフィルターボックス また、ネットワークモデルをローパスフィルタとして動作するように訓練することもできます。 オートエンコーダ 例を参考にしたり、独自の例を作成したりします。
モデルはどの程度複雑になることができますか (例: トランスフォーマー)?
A トランス ChatGPT のような大規模な言語学習モデルに使用されるモデルのタイプです。シーケンシャル データ内の関係性を追跡し、文中の単語など、データ内のコンテキストを学習できます。これらのタイプのモデルは非常に複雑で、かなりのトレーニング時間とデータが必要です。現在、完全接続ネットワークをサポートしている Moku ニューラル ネットワークは、信号処理を目的としているため、トランスフォーマー モデルをサポートしていません。FPGA ベースのアーキテクチャにより、ユーザーは離散値と信号に対してリアルタイムの信号処理と推論を実行できます。
モデルのサイズ制限は MB 単位でどのくらいですか? U-net モデルをアップロードできますか?
Moku ニューラル ネットワークにアップロードできるニューラル ネットワーク モデルのサイズ制限は、ファイル容量ではなく、ネットワーク ディメンションの制限による可能性が高いです。ネットワーク ディメンションでは、各レイヤーに最大 100 個のニューロンを持つ最大 5 つの密結合レイヤーのモデルをアップロードできます。これは、係数が 50,000 個強になります。一般的な U-net モデルでは、畳み込みレイヤーとスキップ レイヤーの両方が必要ですが、現在サポートしていません。特定の要件がある場合は、 ご連絡ください今後のソフトウェア開発において検討するため、すべての機能リクエストを確実に把握いたします。ウェビナーをご覧いただきありがとうございました。またお会いできることを楽しみにしております。より詳しいデモをご覧になりたい場合は、こちらをご覧ください。 ウェビナーライブラリ オンデマンド表示用。
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