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高能效類腦智能(演算法與體系架構)/智能科學與技術叢書

  • 作者：鄭楠//(美)皮納基·馬祖姆德|責編:王春華//馮秀泳|譯者:劉佩林//應忍冬//薛建偉
  • 出版社：機械工業
  • ISBN：9787111682998
  • 出版日期：2021/06/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：210
人民幣：RMB 99 元      售價：元
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內容大鋼
    本書從對神經網路的概述開始，討論基於速率的人工神經網路的應用和訓練，介紹實現神經網路的多種方法，如從通用處理器到專用硬體。從數字加速器到模擬加速器。接下來展示了一個為神經網路的自適應動態規劃而建立的高能效加速器，然後是脈衝神經網路的基礎概念和流行的學習演算法，以及脈衝神經網路硬體概述。本書還為讀者介紹了三個實現書中學習演算法的設計案例（兩個基於傳統CMOS工藝，一個基於新興的納米工藝），最後對神經網路硬體進行總結與展望。
作者介紹
鄭楠//(美)皮納基·馬祖姆德|責編:王春華//馮秀泳|譯者:劉佩林//應忍冬//薛建偉
目錄
譯者序
前言
致謝
第1章  概述
  1.1  神經網路的歷史
  1.2  軟體中的神經網路
    1.2.1  人工神經網路
    1.2.2  脈衝神經網路
  1.3  神經形態硬體的需求
  1.4  本書的目標和大綱
  參考文獻
第2章  人工神經網路的基礎與學習
  2.1  人工神經網路的工作原理
    2.1.1  推理
    2.1.2  學習
  2.2  基於神經網路的機器學習
    2.2.1  監督學習
    2.2.2  強化學習
    2.2.3  無監督學習
    2.2.4  案例研究：基於動作的啟髮式動態規劃
  2.3  網路拓撲
    2.3.1  全連接神經網路
    2.3.2  卷積神經網路
    2.3.3  循環神經網路
  2.4  數據集和基準
  2.5  深度學習
    2.5.1  前深度學習時代
    2.5.2  深度學習的崛起
    2.5.3  深度學習技術
    2.5.4  深度神經網路示例
  參考文獻
第3章  硬體中的人工神經網路
  3.1  概述
  3.2  通用處理器
  3.3  數字加速器
    3.3.1  數字ASIC實現方法
    3.3.2  FPGA加速器
  3.4  模擬/混合信號加速器
    3.4.1  傳統集成技術中的神經網路
    3.4.2  基於新興非易失性存儲器的神經網路
    3.4.3  光學加速器
  3.5  案例研究：一種節能的自適應動態規劃加速器的程序設計
    3.5.1  硬體架構
    3.5.2  設計示例
  參考文獻
第4章  脈衝神經網路的工作原理與學習
  4.1  脈衝神經網路
    4.1.1  常見的脈衝神經元模型
    4.1.2  信息編碼
    4.1.3  脈衝神經元與非脈衝神經元的比較

  4.2  淺層SNN的學習
    4.2.1  ReSuMe
    4.2.2  Tempotron
    4.2.3  脈衝時間相關可塑性
    4.2.4  雙層神經網路中通過調製權重依賴的STDP進行學習的方法
  4.3  深度SNN學習
    4.3.1  SpikeProp
    4.3.2  淺層網路棧
    4.3.3  ANN的轉換
    4.3.4  深度SNN反向傳播的研究進展
    4.3.5  在多層神經網路中通過調製權重依賴的STDP進行學習的方法
  參考文獻
第5章  脈衝神經網路的硬體實現
  5.1  對專用硬體的需求
    5.1.1  地址事件表示
    5.1.2  事件驅動計算
    5.1.3  漸進精度推理
    5.1.4  實現權重依賴的STDP學習規則的硬體注意事項
  5.2  數字脈衝神經網路
    5.2.1  大規模脈衝神經網路專用集成電路
    5.2.2  中小型數字脈衝神經網路
    5.2.3  脈衝神經網路中的硬體友好型強化學習
    5.2.4  多層脈衝神經網路中的硬體友好型監督學習
  5.3  模擬/混合信號脈衝神經網路
    5.3.1  基本構建塊
    5.3.2  大規模模擬/混合信號CMOS脈衝神經網路
    5.3.3  其他模擬/混合信號CMOS脈衝神經網路專用集成電路
    5.3.4  基於新興納米技術的脈衝神經網路
    5.3.5  案例研究：脈衝神經網路中基於憶阻器交叉開關的學習
  參考文獻
第6章  總結
  6.1  展望
    6.1.1  腦啟髮式計算
    6.1.2  新興的納米技術
    6.1.3  神經形態系統的可靠計算
    6.1.4  人工神經網路和脈衝神經網路的融合
  6.2  結論
  參考文獻
附錄
術語表

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