- ISBN:9787111693253
- 装帧:一般胶版纸
- 册数:暂无
- 重量:暂无
- 开本:16开
- 页数:348
- 出版时间:2021-11-01
- 条形码:9787111693253 ; 978-7-111-69325-3
本书特色
适读人群 :本书可作为嵌入式领域工程技术人员、机器学习算法的底层算法软件开发人员的参考书,也可作为计算机、电子信息、自动控制等相关专业高年级本科学生的参考教材。配套PPT+代码+数据获取方式: 1、微信关注“华章计算机” 2、在后台回复关键词:69325 一、本书面向人工智能的嵌入式应用,涵盖了基于运算量,内存,功耗等多维度的机器学习算法优化理论与技术。从算法底层单元到机器学习算法训练-推理联合优化及自动优化部署算法等方面进行阐述,并结合通用嵌入式处理器进行了验证。本书集机器学习算法优化理论和应用实践为一体,为实现高效的人工智能嵌入式系统提供了基础理论与方法。 二、本书作者常年从事嵌入式教学与研究,书中的内容凝练了他们长期从事人工智能算法研究与系统设计的研究与经验,为人工智能应用普及提供了详实的学习和研究指南。 三、本书配套的PPT、源代码和训练数据均可下载并持续更新。 四、作者荣获51CTO 2021年度“*受读者喜爱的IT图书作者”奖。本书荣获51CTO 2021年度“*受读者喜爱的IT图书”奖。
内容简介
本书介绍机器学习推理算法在嵌入式系统中的底层实现技术与优化。给出不同层级的优化方法,包括面向机器学习推理模型结构的优化;面向运算图中各个算子计算优化;面向二进制比特运算优化以及面向CPU硬件特性的优化。内容结合了理论和实践,其中底层算法的优化方法涉及其背后的信号处理理论介绍,但同时通过应用例子和大量代码说明其软件实现方法。所讨论的内容能够帮助读者在嵌入式平台上实现机器学习算法,另外也为进一步实现通用的嵌入式环境下机器学习算法自动优化和部署工具的开发提供基本知识。本书内容面向电子信息及计算机专业本科教学,也可供相关领域工程技术人员参考。
目录
作者简介
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。长期从事嵌入式系统和数字电路教学与科研工作。主要研究领域包括数字信号处理VLSI架构、3D视觉信号处理、类脑智能算法及嵌入式实现技术等。主持或参加过多项国家重点科研项目,在数字信号处理理论和工程实现方面拥有丰富经验。 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。2017年起任上海交通大学类脑智能应用技术研究中心主任。
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