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Synopsis
This book aims at the tiny machine learning (TinyML) software and hardware synergy for edge intelligence applications. It presents on-device learning techniques covering model-level neural network design, algorithm-level training optimization, and hardware-level instruction acceleration.
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À propos de l?auteur
Song Guo is a Full Professor leading the Edge Intelligence Lab and Research Group of Networking and Mobile Computing at the Hong Kong Polytechnic University. Professor Guo is a Fellow of the Canadian Academy of Engineering, Fellow of the IEEE, Fellow of the AAIA and Clarivate Highly Cited Researcher.
Qihua Zhou is a PhD student with the Department of Computing at the Hong Kong Polytechnic University. His research interests include distributed AI systems, large-scale parallel processing, TinyML systems and domain-specific accelerators.
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Etat : New. Dieser Artikel ist ein Print on Demand Artikel und wird nach Ihrer Bestellung fuer Sie gedruckt. Song Guo is a Full Professor leading the Edge Intelligence Lab and Research Group of Networking and Mobile Computing at the Hong Kong Polytechnic University. Professor Guo is a Fellow of the Canadian Academy of Engineering, Fellow of the. N° de réf. du vendeur 649919949
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Machine Learning on Commodity Tiny Devices: Theory and Practice
Edité par
Taylor & Francis Ltd, 2022
ISBN 10 : 1032374233
ISBN 13 : 9781032374239
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Machine Learning on Commodity Tiny Devices : Theory and Practice
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Machine Learning on Commodity Tiny Devices : Theory and Practice
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