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CMSIS-NN库包含两个部分： NNFunction和NNSupportFunctions。 NNFunction包含实现通常神经网络层类型的函数，比如卷积(convolution)，深度可分离卷积(depthwise separable convolution)，全连接(即内积inner-product), 池化(pooling)和激活(activation)这些函数被应用程序代码用来实现神经网络推理应用。 内核API也保持简单，因此可以轻松地重定向到任何机器学习框架。NNSupport函数包括不同的实用函数，如NNFunctions中使用的数据转换和激活功能表。 这些实用函数也可以被应用代码用来构造更复杂的NN模块，例如， 长期短时记忆(LSTM)或门控循环单元(GRU)。