LightweightNeuralNetwork

Автор: Bojan JurcaData ProcessingИсточник: Arduino Official Library Index

Полносвязная нейросеть для микроконтроллеров с минимальными требованиями к памяти и поддержкой нескольких функций активации

Версия1.0.5

ZIP на зеркалепо запросу

ПроверкаSHA-256

Размер22.30 KiB

Источникофициальный

Обновлено2026-08-23

Установка

Последняя опубликованная версия

1.0.522.30 KiB ZIP

ZIP еще не в горячем кешеАрхив еще не сохранен локально. Первый запрос может занять больше времени: реестр скачает файл на сервере, проверит checksum и только потом отдаст ZIP.версия: последняя

Как подключить скачанный ZIP

Скачайте архив — реестр отдает его уже проверенным.
В Arduino IDE выберите «Скетч → Подключить библиотеку → Добавить .ZIP библиотеку».
Укажите скачанный файл — библиотека появится в списке доступных.

Каталог подготовлен для TREMA IDE: программа сможет устанавливать библиотеки с этого зеркала.

Контрольная суммаSHA-256:ae16a79ec712939165731f3d176fa93b705e4f72b1d894c4c231245e20e97c0f

АрхивLightweightNeuralNetwork-1.0.5-ae16a79e.zip

Описание

Полносвязная нейросеть для микроконтроллеров, которая занимает минимум памяти и вообще не трогает кучу — подойдёт даже для AVR с их скромными ресурсами. Поддерживает Sigmoid, ReLU, Tanh и FastTanh, встроена нормализация softmax для выходных слоёв. Обучение удобнее делать на ПК (с градиентным спуском и инициализацией Xavier или He), а потом загрузить готовые веса прямо в прошивку как C++ массив. Топология сети конфигурируется через вариадические шаблоны, и благодаря нулевому выделению памяти во время работы библиотека работает стабильно даже на очень урезанном железе вроде ATmega328. Учти, что тренировать модель на самом Arduino не рекомендуется, и переобучение — частая ловушка при увеличении эпох.