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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

出版发行附注:

本书简体字版由Springer授权机械工业出版社独家出版

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。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。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。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。

书目附注:

有书目和索引

提要文摘附注:

本书是入门嵌入式深度学习算法和硬件技术实现的经典书籍。在功能受限的嵌入式平台上部署深度学习应用, 能耗是最重要的指标, 本书详细介绍如何在应用层、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。通过真实的原型芯片案例支撑所提出的理论和设计概念, 详细讨论相应的物理实现及性能, 从而说明并强调所提出的跨层设计概念。

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