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题名/责任者:

高能效类脑智能:算法与体系架构/郑楠，(美)皮纳基·马祖姆德(Pinaki Mazumder)著 刘佩林，应忍冬，薛建伟译

出版发行项:

北京:机械工业出版社,2021

ISBN及定价:

978-7-111-68299-8/CNY99.00

载体形态项:

12,210页:图;26cm

并列正题名:

Jearning in energy-efficient neuromorphic computing:algorithm and architecture co-design

其它题名:

算法与体系架构

丛编项:

智能科学与技术丛书

个人责任者:

郑楠 著

个人责任者:

(美) 马祖姆德 (Mazumder, Pinaki) 著

个人次要责任者:

刘佩林 译

个人次要责任者:

应忍冬 译

个人次要责任者:

薛建伟 译

学科主题:

人工神经网络

中图法分类号:

TP183

一般附注:

华章教育

版本附注:

约翰·威利父子公司授权出版

提要文摘附注:

本书从对神经网络的概述开始，讨论基于速率的人工神经网络的应用和训练，介绍实现神经网络的多种方法，如从通用处理器到专用硬件，从数字加速器到模拟加速器。接下来展示了一个为神经网络的自适应动态规划而建立的高能效加速器，然后是脉冲神经网络的基础概念和流行的学习算法，以及脉冲神经网络硬件概述。全书还为读者介绍了三个实现书中学习算法的设计案例(两个基于传统CMOS工艺，一个基于新兴的纳米工艺)，最后对神经网络硬件进行总结与展望。

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