Trước tiên, kết xuất nó vào C / C ++, hướng dẫn tại đây và lập hồ sơ cho ứng dụng trên máy tính của bạn. mạng nơ-ron có thể được tính toán khá chuyên sâu vì vậy bạn cần biết công suất xử lý là bao nhiêu và loại xử lý nào bạn cần (số nguyên? điểm cố định? SIMD? vv?).
Nếu bạn cần mạng có thể được huấn luyện trong khi chạy trên thiết bị nhúng của mình, thì bạn sẽ bị mắc kẹt khi phát triển hệ thống của riêng mình vì mã xuất MatLab không bao gồm các phần đào tạo, có lẽ dựa trên một số thư viện mạng thần kinh bên ngoài. Tôi vẫn sẽ bắt đầu với việc định hình những gì bạn có để có ý tưởng về loại thiết bị mà bạn đang xem.
Tất cả những gì đang được nói, beagleboard có lẽ là một đặt cược an toàn trừ khi những gì bạn làm rất chuyên sâu, nó cũng sẽ cho phép bạn sử dụng hầu hết các thư viện linux. Tôi đã sử dụng thư viện FANN cho một dự án có thể 5 năm trước và thật tuyệt khi làm việc với nó. Tôi không biết liệu nó sẽ biên dịch cho ARM ra khỏi hộp hay nếu một số thư viện khác đã đánh cắp nó gần đây.