Primero vacíelo en C / C ++, instrucciones aquí y configure la aplicación en su computadora. Las redes neuronales pueden ser bastante intensivas en informática, por lo que necesita saber cuánta potencia de procesamiento y qué tipo de procesamiento necesita (¿entero, FP, punto fijo, SIMD, etc.)?
Si necesita que la red sea entrenable mientras se ejecuta en su dispositivo integrado, entonces está estancado desarrollando su propio sistema, ya que el código exportado por MatLab no incluye las partes de capacitación, tal vez basadas en algunas bibliotecas de redes neuronales externas. Todavía comenzaría con el perfil de lo que tienes para tener una idea de qué clase de dispositivo estás mirando.
Dicho todo esto, el beagleboard es probablemente una apuesta segura, a menos que lo que hagas sea muy intensivo en el cálculo, también te permita utilizar La mayoría de las librerías de linux. Usé la biblioteca de la FANN para un proyecto hace unos 5 años y fue bueno trabajar con él. No sé si se compilará para ARM fuera de la caja o si alguna otra biblioteca lo ha superado recientemente.