昨日DevConに参加してきまして、e-AIの体験もしてきました。
残念ながら学習部分までマイコンに実装するのはできないとのことでしたが
推論実行部分をRZやRXだけでなくRL78まで対応するというのが
RL78で強化学習を実現しようと思案している身としては、いいなと思いました。
展示担当の方のお話では、マイコンに適した理論が確立されればハードウェア実装も
行いたいとのことで、DRPも含めて期待してます。
気になったのが、e-AIのソリューションがe2studioにのみ対応という事。
聞いてみましたがCS+への対応は今のところ予定なしとのことです。
e2studioだと準備しやすいからなのか、
今後e2studio強化路線で行くのか、
RZの関係からなのか、
気になるところではあります。
Sugachanceさん
eAIの体験されてきたんですね。
私のイメージだと学習データ=配列変数が書いてあるヘッダーファイルを読み込む程度なのかなーと思っています。なのでCS+でも簡単にインプリできそうな気がします。
学習結果がどんな風になるか楽しみですね^^ 案外とパターンマッチングだったりして、、
Kirin様 仰る通り、生成されたファイルを覗くとディープラーニング用のフレームワークで学習した各ユニットへの入力の重みが、配列形式で収まっているようでした。 これを、用意されたNNのライブラリと合わせて計算しているのだと思われます。 という事で、e2studio上で学習させているわけでもないし、CS+に搭載するのもそんなに難しくないのでは?と思った次第です(^_^;)
> なお、RL78をお使いの場合、CS+でCC-RLコンパイラをご使用であれば ~ 略 ~ > ビルド/デバッグをできるようになります。 RL78 で GCC では不可能ということでしょうか? RX や ARM で GCC が使えるならば、RL78 ではダメという理屈もないと思いますが。
> GCCが使用できません、という意味で書いたものではありません。 ターゲットに RL78 が含まれていて GCC が使用できるのであれば e-AI の Webコンパライラでの GR-KURUMI 等のサポートもあって良い気がしますが、なんか奥歯にものが挟まった感じですね。
lumiheart様 AI本体といいますか、深層学習の自体は別フレームワークで行い、マイコン側は実行するのみですね。 "GoogleHome本体は単なる入出力装置に過ぎなくて"という表現で行くと、現状では 「マイコンは学習した内容を実行するものにすぎない」といったところでしょうか。 推論の実行部だけなので、MNISTのデモでは RXでRAM:19KB,ROM:384KB (KEIBERで学習したモデル) RZでRAM:47KB,ROM:89KB (Caffeで学習したモデル) という紹介でした。 RX64Mでいくと10%かからないレベルなので、 既存プログラムへの追加も可能という事だと思われます。