Embedded Deep Learning
Idioma: inglés
Editorial: Springer International Publishing Jan 2019, 2019
- Tapa blanda
- Nuevo
Librería: BuchWeltWeit Ludwig Meier e.K., Bergisch Gladbach, AlemaniaBuchWeltWeit Ludwig Meier e.K.
Vendedor de IberLibro desde 11 de enero de 2012
Condición: Nuevo
EUR 96,29
Cantidad disponible: 2 disponibles
Añadir al carritoDescripción del artículo del vendedor
This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -This book covers algorithmic and hardware implementation techniques to enable embedded deep learning. The authors describe synergetic design approaches on the application-, algorithmic-, computer architecture-, and circuit-level that will help in achieving the goal of reducing the computational cost of deep learning algorithms. The impact of these techniques is displayed in four silicon prototypes for embedded deep learning.Gives a wide overview of a series of effective solutions for energy-efficient neural networks on battery constrained wearable devices;Discusses the optimization of neural networks for embedded deployment on all levels of the design hierarchy - applications, algorithms, hardware architectures, and circuits - supported by real silicon prototypes;Elaborates on how to design efficient Convolutional Neural Network processors, exploiting parallelism and data-reuse, sparse operations, and low-precision computations;Supports the introduced theory and design concepts by four real silicon prototypes. The physical realization's implementation and achieved performances are discussed elaborately to illustrated and highlight the introduced cross-layer design concepts. 224 pp. Englisch.…
N° de ref. del artículo 9783030075774
- Título
- Embedded Deep Learning
- Autor
- Bert Moons
- Editorial
- Springer International Publishing Jan 2019
- Año de publicación
- 2019
- Estado
- Neu
- Encuadernación
- Taschenbuch
- Idioma
- inglés
- ISBN 10
- 303007577X
- ISBN 13
- 9783030075774
- Peso del artículo
- 347 gramos
- Dimensiones
- 235x155x13 mm
This book covers algorithmic and hardware implementation techniques to enable embedded deep learning. The authors describe synergetic design approaches on the application-, algorithmic-, computer architecture-, and circuit-level that will help in achieving the goal of reducing the computational cost of deep learning algorithms. The impact of these techniques is displayed in four silicon prototypes for embedded deep learning.
- Gives a wide overview of a series of effective solutions for energy-efficient neural networks on battery constrained wearable devices;
- Discusses the optimization of neural networks for embedded deployment on all levels of the design hierarchy – applications, algorithms, hardware architectures, and circuits – supported by real silicon prototypes;
- Elaborates on how to design efficient Convolutional Neural Network processors, exploiting parallelism and data-reuse, sparse operations, and low-precision computations;
- Supports the introduced theory and design concepts by four real silicon prototypes. The physical realization’s implementation and achieved performances are discussed elaborately to illustrated and highlight the introduced cross-layer design concepts.
“Sinopsis” puede pertenecer a otra edición de este título.
Acerca del autor
Dr. ir. Bert Moons received the B.S. and M.S. and PhD degree in Electrical Engineering from KU Leuven, Leuven, Belgium in 2011, 2013 and 2018. He performed his PhD research at ESAT-MICAS as an IWT-funded Research Assistant, focusing on energy-scalable and run-time adaptable digital circuits for embedded Deep Learning applications. Bert authored 15+ conference and journal publications, was a Visiting Research Student at Stanford University in the Murmann Mixed-Signal Group and received the SSCS predoctoral achievement award in 2018. Currently he is with Synopsys, as a hardware design architect for the DesignWare EV6x Embedded Vision and Deep Learning processors.
Daniel Bankman received the S.B. degree in electrical engineering from the Massachusetts Institute of Technology, Cambridge, MA in 2012 and the M.S. degree from Stanford University, Stanford, CA in 2015. Since 2012, he has been working toward the Ph.D. degree at Stanford University, focusing on mixed-signal processing for machine learning. He has held internship positions with Analog Devices and Intel. His research interests include algorithms, architectures, and circuits for energy-efficient learning and inference in smart devices. He was a recipient of the Texas Instruments Stanford Graduate Fellowship in 2012, the Numerical Technologies Founders Prize in 2013, and the John von Neumann Student Research Award in 2015 and 2017.
Prof. Dr. ir. Marian Verhelst is a professor at the MICAS laboratories (MICro-electronics And Sensors) of the Electrical Engineering Department of KU Leuven. Her research focuses on embedded machine learning, energy-efficient hardware accelerators, self-adaptive circuits and systems, and low-power sensing and processing. Before that, she received a PhD from KU Leuven cum ultima laude, she was a visiting scholar at the Berkeley Wireless Research Center (BWRC) of UC Berkeley, and she worked as a research scientist at Intel Labs, Hillsboro OR. Prof. Verhelst is a member of the DATE conference executive committee, and was a member of the ESSCIRC and ISSCC TPCs and of the ISSCC executive committee. Marian is an SSCS Distinguished Lecturer, was a member of the Young Academy of Belgium, an associate editor for TCAS-II and JSSC and a member of the STEM advisory commitee to the Flemish Government. Marian holds a prestigious ERC Grant from the European Union.
“Acerca de” puede pertenecer a otra edición de este título.
BuchWeltWeit Ludwig Meier e.K.
Bergisch Gladbach, Alemania
Vendedor de IberLibro desde 11 de enero de 2012
Tarifas de envío de Alemania a Estados Unidos de America
| Artículo | De 5 a 15 días hábiles | De 5 a 15 días hábiles |
|---|---|---|
| Primer artículo | EUR 23,00 | EUR 23,00 |
Métodos de pago
- Cheque
- Giro bancario
- PayPal
Información empresarial del vendedor
BuchWeltWeit Ludwig Meier e.K.
Alemania
Condiciones de venta
BuchWeltWeit Inh. Ludwig Meier e.K.
Inhaber: Ludwig Meier
De-Gasperi-Str. 8
51469 Bergisch Gladbach
Deutschland
Tel.: +49(0)22028659300
Fax: +49(0)22028659301
E-Mail: info@buchweltweit.de
Registergericht: Amtsgericht Köln
Registernummer: HRA 28253
Umsatzsteuer-Identifikationsnummer: DE815259907
Wir sind zur Teilnahme an einem Streitbeilegungsverfahren vor einer Verbraucherschlichtungsstelle weder verpflichtet noch bereit.
Derecho al desistimiento
Si es un consumidor, puede rescindir el contrato de acuerdo con lo siguiente. Por consumidor se entiende cualquier persona física que actúe con fines ajenos a su actividad comercial, empresarial, oficio o profesión.
Información sobre el derecho de desistimiento
Derecho legal de desistimiento
Tiene derecho a rescindir este contrato en un plazo de 14 días sin dar ningún motivo.
El periodo de desistimiento vencerá a los 14 días desde que usted, o un tercero que no sea el transportista e indicado por usted, adquiera la posesión física del último bien o del último lote o pieza.
Para ejercer el derecho de desistimiento, complete de forma electrónica y envíe una declaración clara en nuestro sitio web, desde "Mis compras" en "Mi cuenta". Le enviaremos sin demora un acuse de recibo de dicho desistimiento a través de un soporte duradero (por ejemplo, por correo electrónico).
Para cumplir con el plazo de desistimiento, basta con que envíe su comunicación relativa al ejercicio del derecho de desistimiento antes de que venza el periodo de desistimiento.
Efectos del desistimiento
Si rescinde este contrato, le reembolsaremos todos los pagos que hayamos recibido de usted, incluidos los gastos de envío (excepto los gastos adicionales que surjan si elige un tipo de envío que no sea el tipo de envío estándar más económico que ofrecemos).
Podemos hacer una deducción del reembolso por la pérdida de valor de cualquier bien suministrado, si la pérdida es el resultado de una manipulación innecesaria por su parte.
Efectuaremos el reembolso sin demoras indebidas y, a más tardar, 14 días después de que se nos informe de su decisión de rescindir este contrato.
Efectuaremos el reembolso utilizando el mismo medio de pago que utilizó para la transacción inicial, a menos que haya acordado expresamente lo contrario; en cualquier caso, no incurrirá en ningún cargo como resultado de dicho reembolso.
Podremos retener el reembolso hasta que hayamos recibido los bienes o hasta que nos haya presentado una prueba de que los ha devuelto, lo que ocurra primero.
Deberá devolver los bienes o entregarlos a BuchWeltWeit Ludwig Meier e.K., Bergisch Gladbach, Germany, sin demoras indebidas y, en cualquier caso, en un plazo máximo de 14 días a partir del día en que nos comunique su desistimiento del presente contrato. El plazo se cumple si devuelve la mercancía antes de que venza el periodo de 14 días. Tendrá que asumir los gastos directos de devolución de los bienes. Usted solo es responsable de la disminución del valor de los bienes como resultado de una manipulación distinta a la necesaria para establecer la naturaleza, las características y el funcionamiento de los bienes.
Excepciones al derecho de desistimiento
El derecho de desistimiento no se aplica a lo siguiente:
- La entrega de periódicos, diarios o revistas, con la excepción de los contratos de suscripción; y
- El suministro de contenido digital que no se proporcione en un soporte tangible (por ejemplo, en un CD o DVD) si, al hacer el pedido, aceptó que podíamos empezar a entregarlo y que no podría desistir una vez iniciada la entrega.
Condiciones de envío
Der Versand ins Ausland findet IMMER mit DHL statt. Auch nach Österreich verschicken wir nur mit DHL! Daher Standardversand == Luftpost!