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题名/责任者:

深度神经网络高效计算:大模型轻量化原理与关键技术/程健主编 王培松，胡庆浩，莫子韬编著

出版发行项:

北京:电子工业出版社,2024.08

ISBN及定价:

978-7-121-48401-8/CNY99.00

载体形态项:

16,332页:图;24cm

其它题名:

大模型轻量化原理与关键技术

丛编项:

人工智能前沿理论与实践应用丛书

个人责任者:

程健 主编

个人次要责任者:

王培松 编著

个人次要责任者:

胡庆浩 编著

个人次要责任者:

莫子韬 编著

学科主题:

人工神经网络-计算

中图法分类号:

TP183

一般附注:

“十四五”国家重点出版物出版规划项目

责任者附注:

程健，中国科学院自动化研究所研究员、博士生导师，中国科学院大学岗位教授，国家高层次领军人才，中科南京人工智能创新研究院常务副院长。研究兴趣包括深度学习、芯片架构设计、图像与视频分析等。近几年带领团队提出了系列基于量化学习的模型压缩和加速算法，并研发了量化神经处理器（QNPU）芯片架构。相关成果曾先后获得中科院卢嘉锡青年人才奖、中国电子学会科技一等奖、中国图象图形学学会科技二等奖、江苏省科技一等奖等。

提要文摘附注:

本书围绕深度学习模型计算，重点从深度学习模型优化、算法软件加速、硬件架构设计等方面展开介绍，主要包括低秩分解、剪枝、量化、知识蒸馏、精简网络设计与搜索、深度神经网络高效训练、卷积神经网络高效计算、大模型高效计算、神经网络加速器设计等内容。

使用对象附注:

本书适用于高校相关专业学生

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