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機器學習及其硬體實現/智能系統與技術叢書

作者：(日)高野茂之|責編:曲熠|譯者:黃智瀕
出版社：機械工業
ISBN：9787111739500

出版日期：2024/01/01
裝幀：平裝
頁數：264

人民幣：RMB 99 元售價：元

內容大鋼

本書主要討論機器學習、神經形態計算和神經網路的理論及應用，專註于機器學習加速器和硬體開發。本書從傳統的微處理架構發展歷程入手，介紹在后摩爾定律和后丹納德微縮定律下，新型架構的發展趨勢和影響執行性能的各類衡量指標。然後從應用領域、ASIC和特定領域架構三個角度展示了設計特定的硬體實現所需考慮的諸多因素。接著結合機器學習開發過程及其性能提升方法（如模型壓縮、編碼、近似、優化等）介紹硬體實現的細節。最後給出機器學習硬體實現的大量案例，展示機器如何獲得思維能力。本書適合有一定機器學習基礎並希望了解更多技術發展趨勢的讀者閱讀。

作者介紹

(日)高野茂之|責編:曲熠|譯者:黃智瀕

譯者序
前言
第1章  簡介
  1.1  機器學習的曙光
    1.1.1  「Jeopardy！」中的IBM Watson挑戰
    1.1.2  ImageNet挑戰
    1.1.3  谷歌AlphaGo挑戰職業圍棋選手
  1.2  機器學習及其應用
    1.2.1  定義
    1.2.2  應用
  1.3  學習及其性能指標
    1.3.1  學習前的準備
    1.3.2  學習方法
    1.3.3  性能指標和驗證
  1.4  例子
    1.4.1  工業4.0
    1.4.2  交易（區塊鏈）
  1.5  機器學習的總結
    1.5.1  與人工智慧的區別
    1.5.2  炒作周期
第2章  傳統的微架構
  2.1  微處理器
    2.1.1  處理器核心的微架構
    2.1.2  微處理器的編程模型
    2.1.3  微處理器的複雜性
    2.1.4  超標量處理器的優點和缺點
    2.1.5  寄存器文件的規模
    2.1.6  分支預測及其懲罰
  2.2  多核處理器
    2.2.1  眾核的概念
    2.2.2  編程模型
  2.3  數字信號處理器
    2.3.1  DSP的概念
    2.3.2  DSP微架構
  2.4  圖形處理單元
    2.4.1  GPU的概念
    2.4.2  GPU微架構
    2.4.3  GPU上的編程模型
    2.4.4  將GPU應用於計算系統
  ……
第3章  機器學習及其實現
第4章  應用、ASIC和特定領域架構
第5章  機器學習模型開發
第6章  性能提升方法
第7章  硬體實現的案例研究
第8章  硬體實現的關鍵
第9章  結論
附錄A  深度學習基礎
附錄B  深度學習硬體建模
附錄C  高級神經網路模型

附錄D  國家研究、趨勢和投資
附錄E  機器學習對社會的影響
參考文獻

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