Каталог
>
Знания и навыки
>
Компьютерная литература
>
Программы
>
9781681738352
Каталог
:: Java книги
:: Авто
:: Астрология
:: Аудио книги
:: Биографии и Мемуары
:: В мире животных
:: Гуманитарные и общественные науки
:: Детские книги
:: Для взрослых
:: Для детей
:: Дом, дача
:: Журналы
:: Зарубежная литература
:: Знания и навыки
:Бизнес-книги
:Компьютерная литература
:Базы данных
:Зарубежная компьютерная литература
:Интернет
:Информационная безопасность
:Книги о компьютерах
:Компьютерное железо
:Ос и сети
:Программирование
:Программы
:Научно-популярная литература
:Словари, справочники
:Учебная и научная литература
:: Издательские решения
:: Искусство
:: История
:: Компьютеры
:: Кулинария
:: Культура
:: Легкое чтение
:: Медицина и человек
:: Менеджмент
:: Наука и образование
:: Оружие
:: Программирование
:: Психология
:: Психология, мотивация
:: Публицистика и периодические издания
:: Разное
:: Религия
:: Родителям
:: Серьезное чтение
:: Спорт
:: Спорт, здоровье, красота
:: Справочники
:: Техника и конструкции
:: Учебная и научная литература
:: Фен-Шуй
:: Философия
:: Хобби, досуг
:: Художественная лит-ра
:: Эзотерика
:: Экономика и финансы
:: Энциклопедии
:: Юриспруденция и право
:: Языки
Новинки
Volkswagen Arteon c 2017 по 2021 год, руководство по ремонту и эксплуатации в электронном виде (на английском языке)
Efficient Processing of Deep Neural Networks
Автор:
Vivienne Sze
Издательство:
Ingram
Cтраниц:
1
Формат:
EPUB
Размер:
0
ISBN:
9781681738352
Качество:
excellent
Язык:
Описание:
This book provides a structured treatment of the key principles and techniques for enabling efficient processing of deep neural networks (DNNs). DNNs are currently widely used for many artificial intelligence (AI) applications, including computer vision, speech recognition, and robotics. While DNNs deliver state-of-the-art accuracy on many AI tasks, it comes at the cost of high computational complexity. Therefore, techniques that enable efficient processing of deep neural networks to improve key metrics—such as energy-efficiency, throughput, and latency—without sacrificing accuracy or increasing hardware costs are critical to enabling the wide deployment of DNNs in AI systems. The book includes background on DNN processing; a description and taxonomy of hardware architectural approaches for designing DNN accelerators; key metrics for evaluating and comparing different designs; features of DNN processing that are amenable to hardware/algorithm co-design to improve energy efficiency and throughput; and opportunities for applying new technologies. Readers will find a structured introduction to the field as well as formalization and organization of key concepts from contemporary work that provide insights that may spark new ideas.
Скачать
Скачать легальную копию
Просмотров: 76
Пресс - релиз
string(4) "true" int(290)
К настоящему времени нет отзывов!
Вход
Если Вы забыли пароль, щелкните
здесь
Вы новый клиент?
Зарегистрируйтесь
Информация
Свяжитесь с нами
Как скачать и чем читать
Quiero dinero © 2007
