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• 010 __ |a 978-7-111-62248-2 |d CNY69.00

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• 101 1_ |a chi |c eng

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• 200 1_ |a 当计算机体系结构遇到深度学习 |A dang ji suan ji ti xi jie gou yu dao shen du xue xi |e 面向计算机体系结构设计师的深度学习概论 |f (美) 布兰登·里根 ... [等] 著 |d = Deep learning for computer architects |f Brandon Reagen ... [et. al] |g 杨海龙, 王锐译 |z eng

• 210 __ |a 北京 |c 机械工业出版社 |d 2019

• 215 __ |a xi, 129页 |c 彩图 |d 26cm

• 225 2_ |a 智能科学与技术丛书 |A zhi neng ke xue yu ji shu cong shu

• 304 __ |a 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

• 306 __ |a 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

• 314 __ |a 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。

• 320 __ |a 有书目 (第117-129页)

• 330 __ |a 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。

• 410 _0 |1 2001 |a 智能科学与技术丛书

• 500 10 |a Deep learning for computer architects |m Chinese

• 517 1_ |a 面向计算机体系结构设计师的深度学习概论 |A mian xiang ji suan ji ti xi jie gou she ji shi de shen du xue xi gai lun

• 606 0_ |a 机器学习 |A ji qi xue xi |x 研究

• 690 __ |a TP181 |v 5

• 701 _1 |a 里根 |A li gen |g (Reagen, Brandon) |4 著

• 702 _0 |a 杨海龙 |A yang hai long |4 译

• 702 _0 |a 王锐 |A wang rui |4 译

• 801 _0 |a CN |b NEU |c 20190523

• 905 __ |a SCNU |f TP181/7410/ 1

• 920 __ |a 242430 |z 1