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Efficient Processing of Deep Neural Networks
Ce livre propose un traitement structuré des principes et techniques clés permettant un traitement efficace des réseaux neuronaux profonds (RNP). Les réseaux neuronaux profonds sont actuellement largement utilisés pour de nombreuses applications d'intelligence artificielle (IA), notamment la vision par ordinateur, la reconnaissance vocale et la robotique.
Bien que les réseaux neuronaux profonds offrent une précision de pointe pour de nombreuses tâches d'intelligence artificielle, cela se fait au prix d'une grande complexité de calcul. Par conséquent, les techniques qui permettent un traitement efficace des réseaux neuronaux profonds afin d'améliorer les métriques - telles que l'efficacité énergétique, le débit et la latence - sans sacrifier la précision ou augmenter les coûts du matériel sont essentielles pour permettre le déploiement à grande échelle des réseaux neuronaux profonds dans les systèmes d'intelligence artificielle.
L'ouvrage présente le contexte du traitement des DNN, une description et une taxonomie des approches architecturales matérielles pour la conception d'accélérateurs de DNN, des mesures clés pour évaluer et comparer différentes conceptions, des caractéristiques du traitement des DNN qui peuvent faire l'objet d'une co-conception matériel/algorithme afin d'améliorer l'efficacité énergétique et le débit, et des possibilités d'application de nouvelles technologies. Les lecteurs y trouveront une introduction structurée au domaine ainsi qu'une formalisation et une organisation des concepts clés issus des travaux contemporains qui fournissent des aperçus susceptibles de susciter de nouvelles idées.
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Dernière modification: 2024.11.14 07:32 (GMT)