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题名/责任者:

高能效类脑智能:算法与体系架构/郑楠，(美)皮纳基·马祖姆德(Pinaki Mazumder)著 刘佩林，应忍冬，薛建伟译

出版发行项:

北京:机械工业出版社,2021

ISBN及定价:

978-7-111-68299-8/CNY99.00

载体形态项:

12,210页:图;26cm

并列正题名:

Learning in energy-efficient neuromorphic computing:algorithm and architecture co-design

其它题名:

算法与体系架构

丛编项:

智能科学与技术丛书

个人责任者:

郑楠 (计算机应用) 著

个人责任者:

(美) 莫泽德 (Mazumder, Pinaki) 著

个人次要责任者:

刘佩林 (女， 1965-) 译

个人次要责任者:

应忍冬 译

个人次要责任者:

薛建伟 译

学科主题:

人工神经网络

中图法分类号:

TP183

版本附注:

由约翰·威利父子公司授权出版

责任者附注:

郑楠(Nan Zheng)，2011年本科毕业于上海交通大学信息工程专业，2014年和2018年分别获得美国密歇根大学电气工程硕士和博士学位。他目前是NVIDIA高级深度学习架构师，研究兴趣侧重于机器学习应用的低能耗硬件架构、算法和电路技术。

责任者附注:

皮纳基·马祖姆德(Pinaki Mazumder)，美国密歇根大学电气工程与计算机科学系教授，他的研究兴趣包括对于量子MOS、自旋电子学、欺骗等离子体、共振隧穿器件等新兴技术的CMOS超大规模集成电路设计、半导体存储系统、CAD工具和电路设计。

责任者附注:

刘佩林，上海交通大学电子信息与电气工程学院教授，博士生导师。研究领域包括音频、视频、3D信号处理与智能分析，面向机器人的环境感知、人机交互、定位与导航，以及类脑计算与低功耗电路设计等。

责任者附注:

应忍冬，上海交通大学电子信息与电气工程学院副教授，硕士生导师。研究领域包括嵌入式系统、数字信号处理及VLSI实现架构、人工智能领域的机器思维原理和实现。　

责任者附注:

薛建伟，上海交通大学电子信息与电气工程学院博士研究生。研究领域包括类脑智能、片上多核系统等。

提要文摘附注:

本书从对神经网络的概述开始，讨论基于速率的人工神经网络的应用和训练，介绍实现神经网络的多种方法，如从通用处理器到专用硬件，从数字加速器到模拟加速器。接下来展示了一个为神经网络的自适应动态规划而建立的高能效加速器，然后是脉冲神经网络的基础概念和流行的学习算法，以及脉冲神经网络硬件概述。本书还为读者介绍了三个实现书中学习算法的设计案例(两个基于传统CMOS工艺，一个基于新兴的纳米工艺)，最后对神经网络硬件进行总结与展望。

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