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02447nam 2200361 450
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012022000394
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20211012141138.1
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@a978-7-111-68807-5@dCNY99.00
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@a20211011d2021 em y0chiy50 ea
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@achi@ceng
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@aCN@b110000
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@aafk a 001yy
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@ar
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@a嵌入式深度学习@Aqian ru shi shen du xue xi@e算法和硬件实现技术@f(比) 伯特·穆恩斯, (美) 丹尼尔·班克曼, (比) 玛丽安·维赫尔斯特著@d= Embedded deep learning@ealgorithms, architectures and circuits for always-on neural network processing@fBert Moons, Daniel Bankman, Marian Verhelst@g汪玉, 陈晓明译@zeng
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@a北京@c机械工业出版社@d2021.9
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@ax, 221页, [4] 页图版@c图 (部分彩图)@d24cm
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@aIC设计与嵌入式系统开发丛书@AICshe ji yu qian ru shi xi tong kai fa cong shu
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@a本书简体字版由Springer授权机械工业出版社独家出版
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@a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。
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@a有书目和索引
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@a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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@12001 @aIC设计与嵌入式系统开发丛书
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@aEmbedded deep learning : algorithms, architectures and circuits for always-on neural network processing@mChinese
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@a算法和硬件实现技术@Asuan fa he ying jian shi xian ji shu
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@a机器学习@Aji qi xue xi
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@aTP@v5
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@a穆恩斯@Amu en si@g(Moons, Bert)@4著
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@a班克曼@Aban ke man@g(Bankman, Daniel)@4著
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@a维赫尔斯特@Awei he er si te@g(Verhelst, Marian)@4著
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@a汪玉@Awang yu@4译
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@a陈晓明@Achen xiao ming@4译
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@aCN@bCDNYKJZYXY@c20211011
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@aCDNYKJZYXY@b300644010-1@dTP@e180@f2
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