nntrainer/nntrainer
🏗️ フレームワークnntrainer
エッジデバイス上で直接ニューラルネットワークの学習と推論を実行できる、軽量なC++フレームワーク。
NNtrainerは、クラウドベースのモデル学習とエッジデバイスでの実行のギャップを埋めるために開発された専門的なC++フレームワークです。多くのフレームワークが推論のみに限定されているのに対し、NNtrainerはオンデバイス学習機能を提供し、ローカルデータに基づいてモデルをリアルタイムで適応させることが可能です。メモリ消費と計算オーバーヘッドを最小限に抑えるよう高度に最適化されており、組み込みシステムやモバイル環境に最適です。
モジュール式のアーキテクチャにより、多様なニューラルネットワーク層や最適化手法をサポートしています。Tizenプラットフォーム向けに最適化されているほか、一般的な機械学習ワークフローとの互換性も維持しています。C++を活用することで高い実行速度と低レベルなハードウェア制御を実現しており、IoTデバイスやウェアラブル端末など、リソースが制限された環境での利用に適しています。機密データを中央サーバーに送信することなく「エッジでの学習」を実現したい開発者にとって強力な選択肢となります。
💡ハイライト
- ├─オンデバイスでの学習機能
- ├─高性能なC++アーキテクチャ
- └─リソース制限のあるIoT向けに最適化
🎯対象
- ├─組み込みシステムエンジニア
- └─エッジAI開発者