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• 005 20190911131500.0

• 010 __ |a 978-7-111-62248-2 |d CNY69.00

• 100 __ |a 20190529d2019 em y0chiy50 ea

• 101 1_ |a chi |c eng

• 102 __ |a CN |b 110000

• 105 __ |a ak a 000yy

• 106 __ |a r

• 200 1_ |a 当计算机体系结构遇到深度学习 |A dang ji suan ji ti xi jie gou yu dao shen du xue xi |e 面向计算机体系结构设计师的深度学习概论 |d = Deep learning for computer architects |f 布兰登·里根 ... [等] 著 |g 杨海龙, 王锐译 |z eng

• 210 __ |a 北京 |c 机械工业出版社 |d 2019

• 215 __ |a xi, 129页 |c 图 (部分彩图) |d 26cm

• 225 2_ |a 智能科学与技术丛书 |A zhi neng ke xue yu ji shu cong shu

• 300 __ |a 华章教育

• 304 __ |a 题名页题: 布兰登·里根 (Brandon Reagen), 罗伯特·阿道夫 (Robert Adolf), (美) 保罗·沃特莫(Paul Whatmough), 古杨·魏 (Gu-Yeon Wei), 大卫·布鲁克斯 (David Brooks)著

• 305 __ |a 由美国摩根&克莱普尔出版公司授权出版

• 320 __ |a 有书目 (第117-129页)

• 330 __ |a 本书是面向计算机体系结构设计师的深度学习入门读物。书中首先介绍机器学习的发展历程，并追踪深度学习技术的关键发展阶段。然后，回顾了代表性的工作负载，包括各种领域中常用的数据集和开创性的神经网络。接下来，详细介绍了颇受欢迎的深度学习工具，并展开介绍了如何使用工具与工作负载来表征和优化DNN。本书的其余部分致力于介绍如何设计和优化用于机器学习的硬件和体系结构，并对近年来提出的各种优化方法进行重新梳理，以便进一步改进未来的设计。最后，本书回顾了该领域新近发表的研究文献并对其进行分类，帮助读者理解各种贡献的背景和意义。

• 410 _0 |1 2001 |a 智能科学与技术丛书

• 517 1_ |a 面向计算机体系结构设计师的深度学习概论 |A mian xiang ji suan ji ti xi jie gou she ji shi de shen du xue xi gai lun

• 606 0_ |a 机器学习 |A ji qi xue xi |x 研究

• 690 __ |a TP181 |v 5

• 701 _1 |a 里根 |A li gen |g (Reagen, Brandon) |4 著

• 701 _1 |a 阿道夫 |A a dao fu |g (Adolf, Robert) |4 著

• 701 _1 |a 沃特莫 |A wo te mo |g (Whatmough, Paul) |4 著

• 701 _0 |a 古杨·魏 |A gu yang · wei |4 著

• 701 _1 |a 布鲁克斯 |A bu lu ke si |g (Brooks, David) |4 著

• 702 _0 |a 杨海龙 |A yang hai long |4 译

• 702 _0 |a 王锐 |A wang rui |4 译

• 801 _0 |a CN |b HDUL |c 20190911

• 905 __ |a HDUL |d TP181/640

• 920 __ |a 233030 |z 1