Искусственный интеллект Дизайн чипа/Инь Шуйи ждал, когда электронные схемы Профессиональные технологии
Цена: 1 636руб. (¥77.4)
Артикул: 622700038501
Доставка по Китаю (НЕ включена в цену):
85 руб. (¥4)
Вес товара: ~0.7 кг. Указан усредненный вес, который может отличаться от фактического. Не включен в цену, оплачивается при получении.
Описание товараПродавец:远卓图书专营店
Адрес:Хэбэй
Рейтинг:
Всего отзывов:0
Положительных:0
Добавить в корзину
Другие товары этого продавца
¥ 49 28.9611руб.
¥ 28 20.44432руб.
¥ 59.8 43909руб.
¥ 159 111.32 352руб.
Параметры продукта
| Искусственный интеллект дизайн чипа | ||
 | Используемая цена | 98.00 |
| Издатель | научная пресса | |
| Издание | 1 | |
| Опубликованная дата | Май 2020 года | |
| формат | 16 | |
| Компилятор | Инь Шуйи | |
| Количество страниц | 142 | |
| Кодирование ISBN | 9787508857183 | |
Введение
Книга вводит знание основных областей, связанных с чипами искусственного интеллекта, анализирует проблемы, с которыми сталкиваются обработка искусственного интеллекта, и, таким образом, приводит к фокусу книги: дизайн архитектуры, повторное использование данных, картирование сети, оптимизация хранения, а также программное обеспечение и оборудование. Технология проектирования чипов искусственного интеллекта В пограничной технологии книга также обсуждала текущие результаты исследований, дополненные экспериментальными данными для сравнительного анализа, а затем с нетерпением ожидая направления разработки технологии чипов искусственного интеллекта.
Каталог
Каталог
Глава 1 Введение 1
Глава 2 Искусственный интеллект и нейронная сеть 3
2.1 Искусственный интеллект 3
2.2 Нейронная сеть 4
2.2.1 Искусственные нейроны 5
2.2.2 Функция активации 7
2.2.3 Искусственная нейронная сеть 9
2.3 Глубокая нейронная сеть 10
Ссылки 15
Глава 3 Задача интеллектуальных вычислений 17
3.1 Математическая модель базового сетевого уровня 17
3.2 Особенности расчета основного сетевого уровня 19
3.3 Анализ проблемы интеллектуальных вычислений 21
3.3.1 Способность посещения 21
3.3.2 Управление энергопотреблением 21
3.3.3 Отличная архитектура 22
3.3.4 Sparse 23
3.3.5 Расчет точности смешанной точности 24
3.4 Статус статуса Smart Computing Platform 24
Ссылки 28
Глава 4 Искусственный интеллект Чип Архитектура Дизайн 30
4.1 Статус исследования 30
4.1.1 Архитектура расчета доменов времени 30
4.1.2 Архитектура расчета воздушного пространства 33
4.2 Анализ статуса 37
4.3 Архитектура расчеты реконструкции много -масштабной реконструкции 38
4.3.1 Общая архитектура системы 38
4.3.2 Рассчитайте поток данных 45
4.3.3 Разделение хранения на основе модели 48 Fusion Data 48
4.3.4 Разделите динамический массив по требованию 51
4.3.5 Экспериментальная оценка 53
Ссылки 54
Глава 5 Повторное использование данных искусственного интеллекта чип 57
5.1 Введите повторное использование данных 57
5.2 Повторное использование выходных данных 62
5.3 Повторное использование данных веса 64
5.4 Повторное повторное использование данных 67
5.4.1 Рабочий процесс и расписание 68
5.4.2 Экспериментальные результаты 70
Ссылки 72
Глава 6 Сеть карта искусственного интеллекта Чип 74
6.1 Метод сопоставления сети.
6.1.1 Типичный метод блока 74
6.1.2 Модель линии крыши 75
6.1.3 Моделирование и решение однопроизводительного картирования сети 76
6.1.4 Расширение и расширение метода картирования сети с одним слоем 78
6.1.5 Недостатки одноразового метода картирования сети 80
6.2 -Метод картирования сети сетевой сети 81
6.3 Метод комплексного сопоставления сети 83
6.3.1 Ресурсы, вызванные методом отображения уровня уровня 84
6.3.2 Метод кластеризации слоя 85
6.3.3 Методы параллельного картирования с несколькими слоями 87
6.3.4 Использование других характеристик сложной сети 89
6.3.5 Сложные результаты оптимизации сети 90
Ссылка 92
Глава 7 Оптимизация хранения искусственного интеллекта Чип 95
7.1 Пленка с высокой плотностью внешней технологии хранения 96
7.1.1 3D интегрированная технология памяти 96
7.1.2 3D DRAM по высокой температуре 98
7.1.3 Решение проблем высокой температуры 99
7.1.4 Оптимизация архитектуры расчета 99
7.1.5 Оптимизированная структура 105
7.2 Технология хранения на пленках высокой плотности 110
7.2.1 Платформа экспериментального анализа и направление оптимизации 112
7.2.2 Оптимизация уровня обучения: метод обучения времени выживания данных 114
7.2.3. Иерархическая оптимизация: смешанный режим расслоения нейронной сети 115
7.2.4 Иерархическая оптимизация архитектуры: обновить оптимизированный контроллер Edram 117
7.2.5 Экспериментальные результаты 117
Ссылки 120
Глава 8 Программное и оборудование скоординированное дизайн искусственного интеллекта чип 124
8.1 Нейронная сеть низкого уровня 124
8.1.1 Линейное количественное определение 125
8.1.2 Не -линейное количественное определение 126
8.2 Нейронная сеть Drutsm и ее архитектура дизайн 127
8.2.1 Используйте активацию Thin Sparse 128
8.2.2 сетевые филиалы 129
8.2.3 Сжатая сетевая архитектура 131
8.3 Нейронная сеть двойного значения 132
8.3.1.
8.3.2 Оптимизация архитектуры расчетов для двух -значения/трех -значения нейронной сети 132
Ссылки 137
Глава 9 Резюме и перспективы 141
9.1 Содержание этой книги суммирует 141
9.2 Future Outlook 141
Цветная карта