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题名/责任者:

嵌入式深度学习:算法和硬件实现技术/(比) 伯特·穆恩斯, (美) 丹尼尔·班克曼, (比) 玛丽安·维赫尔斯特著 汪玉, 陈晓明译

出版发行项:

北京:机械工业出版社,2021

ISBN及定价:

978-7-111-68807-5/CNY99.00

载体形态项:

X, 221页, [4] 页图版:图 (部分彩图);24cm

统一题名:

Embedded deep learning : algorithms, architectures and circuits for always-on neural network processing

其它题名:

算法和硬件实现技术

丛编项:

IC设计与嵌入式系统开发丛书

个人责任者:

穆恩斯 (Moons, Bert) 著

个人责任者:

班克曼 (Bankman, Daniel) 著

个人责任者:

维赫尔斯特 (Verhelst, Marian) 著

个人次要责任者:

汪玉 译

个人次要责任者:

陈晓明 译

学科主题:

机器学习

中图法分类号:

TP181

一般附注:

华章IT

出版发行附注:

Springer授权出版

书目附注:

有索引

提要文摘附注:

本书介绍如何在应用层、算法层、硬件架构层和电路层进行设计和优化, 以及跨层次的软硬件协同设计, 以使深度学习应用能以最低的能耗运行在电池容量受限的可穿戴设备上。

使用对象附注:

本书适用于从事深度学习硬件架构、深度学习软硬件协同设计等研究的高校学生

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