
Embedded Deep Learning: Algorithms, Architectures and Circuits for Always-on Neural Network Processing
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Beschreibung
"Embedded Deep Learning: Algorithms, Architectures and Circuits for Always-on Neural Network Processing" von Bert Moons bietet eine umfassende Einführung in die Integration von Deep-Learning-Technologien in eingebettete Systeme. Das Buch behandelt die Herausforderungen und Lösungen bei der Implementierung von effizienten, energiearmen neuronalen Netzwerken, die ständig aktiv sind. Es deckt eine Vielzahl von Themen ab, darunter optimierte Algorithmen für Embedded-Systeme, spezialisierte Hardware-Architekturen und Schaltungsdesigns, um die Leistungsfähigkeit und Energieeffizienz zu maximieren. Moons untersucht sowohl theoretische Konzepte als auch praktische Anwendungen und bietet Einblicke in aktuelle Forschungsergebnisse sowie zukünftige Entwicklungen im Bereich des Embedded Deep Learning. Das Buch richtet sich an Ingenieure, Forscher und Studierende, die sich mit der Entwicklung intelligenter Geräte beschäftigen.
Produktdetails

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Über den Autor
- Hardcover
- 256 Seiten
- Erschienen 2023
- Wiley & Sons
- Hardcover
- 329 Seiten
- Erschienen 2022
- Apress
- Kartoniert
- 364 Seiten
- Erschienen 2020
- Wiley-VCH
- Hardcover
- 288 Seiten
- Erschienen 2023
- Wiley-IEEE Press
- Hardcover
- 432 Seiten
- Erschienen 2023
- Wiley-IEEE Press
- paperback -
- Erschienen 1994
- California Scientific Software
- Hardcover
- 272 Seiten
- Erschienen 1996
- Wiley-Interscience
- Gebunden
- 275 Seiten
- Erschienen 2014
- Springer
- Hardcover
- 352 Seiten
- Erschienen 2020
- Wiley-Scrivener