Rete neurale
Un modello costruito da livelli di unità numeriche connesse, i cui pesi vengono regolati durante l'addestramento in modo che la rete trasformi gli input in output utili.
Una rete neurale (neural network) prende un vettore di input, come i valori dei pixel o una finestra di campioni di un accelerometro, e lo fa passare attraverso livelli di somme pesate e funzioni non lineari fino a produrre un output, per esempio un’etichetta di classe o un valore previsto. L’addestramento regola i pesi per ridurre l’errore sugli esempi etichettati. Le reti con molti livelli sono alla base del deep learning.
Per l’IoT le domande pratiche riguardano dimensioni e velocità. I pesi devono entrare nella memoria del dispositivo e ogni inferenza deve concludersi entro l’intervallo di campionamento. Tecniche come la quantizzazione riducono la rete in modo che possa girare su un microcontrollore o su una piccola NPU. Una piccola rete convoluzionale che riconosce pochi comandi vocali è un tipico esempio embedded.
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