题名:
嵌入式深度学习   / (比)伯特·穆恩斯(Bert Moons),(美)丹尼尔·班克曼(Daniel Bankman),(比)玛丽安·维赫尔斯特(Marian Verhelst)著 , 汪玉,陈晓明译
ISBN:
978-7-111-68807-5 价格： CNY99.00
语种:
chi
载体形态:
221页 图 26cm
出版发行:
出版地： 北京 出版社： 机械工业出版社 出版日期： 2021
内容提要:
本书介绍了实现嵌入式深度学习的算法和硬件实现技术。作者描述了应用、算法、电路级的协同设计方法,这些方法有助于实现降低深度学习算法计算成本的目标。这些技术的影响显示在四个用于嵌入式深度学习的硅原型中。 
主题词:
机器学习  
中图分类法:
TP181 版次： 5
其它题名:
算法和硬件实现技术
主要责任者:
穆恩斯 著
主要责任者:
班克曼 著
主要责任者:
维赫尔斯特 著
次要责任者:
汪玉 译
次要责任者:
陈晓明 译
责任者附注:
伯特·穆恩斯 (Bert Moons),Synopsys公司硬件设计架构师,重点研究嵌入式深度学习应用的能量可扩展和运行时适应性数字电路。 
责任者附注:
丹尼尔·班克曼 (Daniel Bankman),研究方向为机器学习的混合信号处理、智能设备中节能和推理方面的算法、架构和电路设计。 
责任者附注:
玛丽安·维赫尔斯特 (Marian Verhelst),鲁汶大学电气工程系微电子和传感器实验室教授,DATE会议执行委员会成员,IEEE ESSCIRC和ISSCC执行委员会成员。研究方向为嵌入式机器学习、节能硬件加速器、自适应电路、低能耗传感器等。 
责任者附注:
汪玉,清华大学电子工程系长聘教授、系主任,清华大学信息科学技术学院副院长,清华大学天津电子信息研究院院长。