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TinyLSTM

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  • 針對時間序列預測的TinyLSTM剪枝與部署到RISC-V內核

    工業(yè)傳感器預測維護、金融時序分析等場景，時間序列預測對實時性要求極高。傳統(tǒng)LSTM模型因參數量龐大難以部署在資源受限的MCU上，而DeepSeek提出的TinyLSTM通過動態(tài)門控蒸餾與結構化剪枝技術，將參數量壓縮至十萬級，同時保持90%以上準確率。本文將解析TinyLSTM的剪枝原理與量化部署方法，并展示基于RISC-V內核的C語言實現(xiàn)方案。