Книга "Learning in Energy-Efficient Neuromorphic Computing: Algorithm and Architecture Co-Design" описывает методы совместного проектирования и оптимизации аппаратных нейронных сетей и алгоритмов для приложений машинного обучения. Она сфокусирована на том, как построить энергоэффективное аппаратное обеспечение для нейронных сетей с возможностью обучения, и предоставляет методики совместного проектирования и совместной оптимизации для построения аппаратных нейронных сетей, которые могут обучаться. Книга охватывает как высокоуровневые алгоритмы, так и детали реализации на низком уровне. В ней также рассматриваются основы нейронных сетей (например, глубокое обучение) и аппаратная реализация нейронных сетей.
Книга начинается с обзора нейронных сетей, затем рассматриваются алгоритмы использования и обучения искусственных нейронных сетей на основе скорости. Далее представлено введение в различные варианты выполнения нейронных сетей, начиная от общего назначения процессоров до специализированного оборудования, от цифровых ускорителей до аналоговых ускорителей. Приводится пример проектирования энергоэффективного ускорителя для адаптивного динамического программирования с нейронными сетями. Затем идет изучение фундаментальных концепций и популярных алгоритмов обучения для сетей с импульсной активностью, а также рассмотрение оборудования для этих сетей. В последующей главе представлены три примера проектирования (два из которых основаны на традиционной CMOS-технологии, а один на новейших нанотехнологиях) для реализации алгоритма обучения, описанного в предыдущей главе. Книга заканчивается прогнозом будущего аппаратного обеспечения нейронных сетей.
Книга "Learning in Energy-Efficient Neuromorphic Computing: Algorithm and Architecture Co-Design" является идеальным ресурсом для исследователей, ученых, программных инженеров и аппаратных инженеров, которые работают с постоянно растущими требованиями к энергопотреблению и времени отклика. Она также отлично подходит для обучения бакалавров и магистров о последнем поколении нейронных сетей с мощными возможностями обучения.
Introducing the interconnected frameworks between neural network algorithms, neuromorphic hardware, and neural network training through co-operation.
#программы
