Moku 뉴럴 네트워크

테스트 및 측정 장비 전체에 통합된 유일한 FPGA 기반 신경망입니다. 실험 설정에 맞춰 강력한 실시간 머신 러닝 알고리즘을 실행하세요. Python을 사용하여 모델을 구축하고 학습시킨 후, Moku를 사용하여 테스트 시스템에 배포하여 지연 시간이 짧은 추론을 구현하고 변화하는 실험 조건에 신속하게 대응할 수 있습니다.

데이터 시트 다운로드

뉴럴 네트워크 예제

주요 장점

실시간 머신 러닝, 역동적인 의사 결정, 보다 효율적인 데이터 처리를 통해 실험을 최적화하십시오.

Moku 다중 악기 모드에서 Moku 신경망을 구성하는 사용자 인터페이스

데이터 처리를 빠르고 쉽고 지능적으로 만드십시오

작업 중인 신호를 정의하기 어렵거나 분석을 위해 광범위한 후처리가 필요한 경우 Moku 신경망을 사용하여 지능형 실시간 분석을 수행하세요.

가성비 좋은 빌트인 뉴럴 네트워크를 갖춘 유일한 실험 기기

강력한 FPGA를 기반으로 구축된 Moku 신경망은 다른 Moku 테스트 장비와 함께 인라인으로 배포되는 유연하고 강력한 구현입니다.

디지털 필터 박스, 신경망, 오실로스코프로 구성된 3개 슬롯을 갖춘 Moku 다중 계측기 모드 인터페이스

실시간 폐쇄 루프 피드백 시스템 구현

센서 데이터, 액추에이터 위치 또는 기타 입력 신호를 받아 Moku 신경망에 매핑합니다. 그런 다음 동작을 출력합니다.

머신 러닝을 접근 가능하고 효과적으로 만드세요

직관적인 예제, 빠른 학습 시간, 실시간 네트워크 실행 덕분에 실험실에 신경망을 통합하는 것이 그 어느 때보다 쉬워졌습니다.

Moku:Lab의 엔지니어가 컴퓨터 화면에서 Python API를 실행하고 있습니다.

원하는 API와 매끄럽게 작동할 수 있도록 설계되었습니다.

Python, MATLAB, LabVIEW API를 사용하여 복잡한 설정이나 반복적인 작업을 간편하게 제어하고 자동화하세요.

MEMs(Micro-electromechanical systems) 테스트 랩 설치

까다로운 용도를 위한 설계

폐쇄 루프 제어

노이즈 필터링

신호 분류

양자 방출기 제어

이상 감지

자주 묻는 질문

뉴럴 네트워크란 무엇입니까?

A 신경망 인간의 뇌에서 영감을 받은 머신 러닝 구조입니다. 뉴런이라는 상호 연결된 단위로 구성되며, 뉴런은 입력층, 하나 이상의 은닉층(내부) 그리고 출력층으로 그룹화됩니다. Moku 신경망과 같은 완전 연결 모델에서 각 뉴런은 이전 층의 값 또는 뉴런이 출력에 얼마나 영향을 미치는지를 나타내는 일련의 가중치를 갖습니다. 이러한 가중치는 "훈련" 단계에서 조정되어 출력층의 값이 알려진 입력값 집합과 일치하도록 합니다. 훈련 후, 모델은 이전에 접했거나 접하지 않았을 수 있는 입력값을 바탕으로 출력값 집합을 추론하는 "추론"에 사용될 수 있습니다.

FPGA 기반 뉴럴 네트워크와 기존 뉴럴 네트워크간의 차이점은 무엇입니까?

신경망은 일반적으로 CPU 및/또는 GPU의 조합으로 구축되고 실행됩니다. 이러한 접근 방식은 놀라운 컴퓨팅 성능을 제공하지만, 리소스 사용량이 높습니다. 대규모 AI 모델은 에너지를 많이 소모하며, 다양한 유형의 신호 처리 애플리케이션에 과도한 경우가 많습니다. FPGA의 유연성과 실시간 처리 능력은 소규모 신경망 구현에 강력한 후보가 됩니다. FPGA의 병렬 처리 기능은 네트워크를 통한 정보 전파와 관련된 선형 대수 및 기타 복잡한 수학 연산에 도움을 줍니다.

Moku 뉴럴 네트워크를 어떻게 훈련시킵니까?

Moku 신경망 모델을 학습하려면 다음을 따르세요. 이 예모델을 구성하고, 학습 데이터를 생성하고, 모델을 학습시키고, 결과 가중치와 편향을 .linn 모델로 내보내 Moku 신경망에 업로드하는 방법을 안내합니다.

Moku 뉴럴 네트워크를 사용하려면 머신 러닝에 관한 전문 지식이 필요합니까?

전혀 그렇지 않습니다. 이 다재다능한 도구는 모든 연구자가 쉽게 사용할 수 있도록 설계되었습니다. 머신 러닝 전문가는 Moku 신경망 애플리케이션을 한 단계 더 발전시킬 수 있지만, Moku:Delta 또는 Moku:Pro 사용자라면 누구나 신경망을 쉽게 설정할 수 있습니다.