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题名/责任者:

当计算机体系结构遇到深度学习:面向计算机体系结构设计师的深度学习概论/(美) 布兰登·里根(Brandon Reagen)[等]著 杨海龙, 王锐译

出版发行项:

北京:机械工业出版社,2019

ISBN及定价:

978-7-111-62248-2/CNY69.00

载体形态项:

xi, 129页:彩图;26cm

并列正题名:

Deep learning for computer architects

其它题名:

面向计算机体系结构设计师的深度学习概论

丛编项:

智能科学与技术丛书

个人责任者:

(美) 里根 (Reagen, Brandon) 著

个人责任者:

(美) 阿道夫 (Adolf, Robert) 著

个人责任者:

(美) 沃特莫 (Whatmough, Paul) 著

个人次要责任者:

杨海龙 译

个人次要责任者:

王锐 译

学科主题:

机器学习-研究

中图法分类号:

TP181

题名责任附注:

题名页题: (美) 布兰登·里根, 罗伯特·阿道夫, 保罗·沃特莫, 古杨·魏, 卫·布鲁克斯著

出版发行附注:

本书中文简体字版由美国摩根&克莱普尔出版公司授权机械工业出版社独家出版

责任者附注:

布兰登·里根 (Brandon Reagen), 哈佛大学的博士生。他的研究涉及计算机体系结构、VLSI和机器学习领域。罗伯特·阿道夫 (Robert Adolf), 哈佛大学计算机体系结构的博士生。目前主要关注深度学习算法。保罗·沃特莫 (Paul Whatmough), 领导马萨诸塞州波士顿ARM研究院的机器学习乐府诗机体系结构研究。杨海龙, 博士, 北京航空航天大学计算机学院助理教授, 中国计算机学会体系结构专委会委员。王锐, 北京航空航天大学计算机学院特别研究员。

书目附注:

有书目 (第117-129页)

提要文摘附注:

本书首先介绍机器学习的发展历程, 并追踪深度学习技术的关键发展阶段。然后, 回顾了代表性的工作负载, 包括各种领域中常用的数据集和开创性的神经网络。接下来, 详细介绍了颇受欢迎的深度学习工具, 并展开介绍了如何使用工具与工作负载来表征和优化DNN。本书的其余部分致力于介绍如何设计和优化用于机器学习的硬件和体系结构, 并对近年来提出的各种优化方法进行重新梳理, 以便进一步改进未来的设计。最后, 本书回顾了该领域新近发表的研究文献并对其进行分类, 帮助读者理解各种贡献的背景和意义。

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