神经网络控制中的实时性和计算效率问题如何解决？
在神经网络控制中，实时性和计算效率是非常重要的问题。首先，为了提高实时性，可以考虑采用硬件加速的方法，比如使用专门的神经网络处理器（NNP）或者图形处理器（GPU）来加速神经网络模型的推理过程。这样可以大大缩短推理时间，提高系统的实时响应能力。另外，可以采用模型压缩和量化的方法来减小模型的大小，从而减少推理过程中的计算量。
其次，为了提高计算效率，可以采用一些优化方法来简化神经网络模型，比如剪枝、量化、蒸馏等方法，以减少模型的参数数量和计算复杂度。此外，可以采用分布式计算的方法，将大型的神经网络模型拆分成多个小模型，分配到多个计算节点上并行计算，从而提高整体的计算效率。
最后，针对特定的应用场景，可以设计专门的神经网络结构，比如轻量级神经网络，专门针对嵌入式设备或者移动设备的低功耗、高效率的神经网络模型，从而在保证一定的性能的前提下，尽可能降低计算复杂度。
总的来说，实时性和计算效率问题可以通过硬件加速、模型优化和定制化设计等方法来解决，以满足不同应用场景的需求。
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