Добавить в избранное
Форум
Правила сайта "Мир Книг"
Группа в Вконтакте
Подписка на книги
Правообладателям
Найти книгу:
Навигация
Вход на сайт
Регистрация



Реклама




Название: Embedded Deep Learning: Algorithms, Architectures and Circuits for Always-on Neural Network Processing
Автор: Bert Moons
Издательство: Springer
Год: 2019
Страниц: 206
Формат: PDF, EPUB
Размер: 46 Mb
Язык: English

This book covers algorithmic and hardware implementation techniques to enable embedded deep learning. The authors describe synergetic design approaches on the application-, algorithmic-, computer architecture-, and circuit-level that will help in achieving the goal of reducing the computational cost of deep learning algorithms. The impact of these techniques is displayed in four silicon prototypes for embedded deep learning.

Gives a wide overview of a series of effective solutions for energy-efficient neural networks on battery constrained wearable devices;
Discusses the optimization of neural networks for embedded deployment on all levels of the design hierarchy – applications, algorithms, hardware architectures, and circuits – supported by real silicon prototypes;
Elaborates on how to design efficient Convolutional Neural Network processors, exploiting parallelism and data-reuse, sparse operations, and low-precision computations;
Supports the introduced theory and design concepts by four real silicon prototypes. The physical realization’s implementation and achieved performances are discussed elaborately to illustrated and highlight the introduced cross-layer design concepts.









НЕ РАБОТАЕТ TURBOBIT.NET? ЕСТЬ РЕШЕНИЕ, ЖМИ СЮДА!





Автор: bhaer 18-11-2018, 11:52 | Напечатать | СООБЩИТЬ ОБ ОШИБКЕ ИЛИ НЕ РАБОЧЕЙ ССЫЛКЕ
 
Уважаемый посетитель, Вы зашли на сайт как незарегистрированный пользователь.





С этой публикацией часто скачивают:
    {related-news}

Посетители, находящиеся в группе Гости, не могут оставлять комментарии к данной публикации.





 MyMirKnig.ru  ©2019     При использовании материалов библиотеки обязательна обратная активная ссылка    Политика конфиденциальности