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针对时间序列预测的TinyLSTM剪枝与部署到RISC-V内核
工业传感器预测维护、金融时序分析等场景，时间序列预测对实时性要求极高。传统LSTM模型因参数量庞大难以部署在资源受限的MCU上，而DeepSeek提出的TinyLSTM通过动态门控蒸馏与结构化剪枝技术，将参数量压缩至十万级，同时保持90%以上准确率。本文将解析TinyLSTM的剪枝原理与量化部署方法，并展示基于RISC-V内核的C语言实现方案。
工业传感器预测维护、金融时序分析等场景，时间序列预测对实时性要求极高。传统LSTM模型因参数量庞大难以部署在资源受限的MCU上，而DeepSeek提出的TinyLSTM通过动态门控蒸馏与结构化剪枝技术，将参数量压缩至十万级，同时保持90%以上准确率。本文将解析TinyLSTM的剪枝原理与量化部署方法，并展示基于RISC-V内核的C语言实现方案。
