Efficient processing deep neural (9 résultats)
Langue : anglais
Edité par Springer, 2020
Série : Synthesis Lectures on Computer Architecture, Livre 5 sur 7. Livre 5 sur 7 - Synthesis Lectures on Computer Architecture
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Etat : New. 1st edition NO-PA16APR2015-KAP.
Langue : anglais
Edité par Springer, 2020
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Etat : New.
Langue : anglais
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Taschenbuch. Etat : Neu. Efficient Processing of Deep Neural Networks | Vivienne Sze (u. a.) | Taschenbuch | Synthesis Lectures on Computer Architecture | xxi | Englisch | 2020 | Springer | EAN 9783031006388 | Verantwortliche Person für die EU: Springer Verlag GmbH, Tiergartenstr. 17, 69121 Heidelberg, juergen[dot]hartmann[at]sp…ringer[dot]com | Anbieter: preigu.
Langue : anglais
Edité par Springer International Publishing, 2020
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Vendeur : AHA-BUCH GmbH, Einbeck, AllemagneAHA-BUCH GmbH
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Taschenbuch. Etat : Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - 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 visio…n, 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.
Langue : anglais
Edité par Springer, 2020
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Langue : anglais
Edité par Springer International Publishing Jun 2020, 2020
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Taschenbuch. Etat : Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -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, includin…g 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. 356 pp. Englisch.
Langue : anglais
Edité par Springer, 2020
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Vendeur : Biblios, frankfurt am main, HESSE, AllemagneBiblios
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Langue : anglais
Edité par Springer, Berlin|Springer International Publishing|Morgan & Claypool|Springer, 2020
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Vendeur : moluna, Greven, Allemagnemoluna
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Etat : New. Dieser Artikel ist ein Print on Demand Artikel und wird nach Ihrer Bestellung fuer Sie gedruckt. 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) applica…tions, including computer .
Langue : anglais
Edité par Springer, Springer Jun 2020, 2020
Série : Synthesis Lectures on Computer Architecture, Livre 5 sur 7. Livre 5 sur 7 - Synthesis Lectures on Computer Architecture
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Vendeur : buchversandmimpf2000, Emtmannsberg, BAYE, Allemagnebuchversandmimpf2000
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Taschenbuch. Etat : Neu. This item is printed on demand - Print on Demand Titel. Neuware -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 co…mputer 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.Springer-Verlag KG, Sachsenplatz 4-6, 1201 Wien 344 pp. Englisch.
