Learning in Energy-Efficient Neuromorphic Computing: Algorithm and Architecture Co-Design

...Нажми для увеличения фото
15 526 ₽Скидка: 13%

13 484 ₽

Товар в наличии
  Узнать о снижении стоимости
Отправим письмо при снижении стоимости.
  • Платформа

    MAC

  • Форматы

Рекомендательный сервис

  • Общий рейтинг 4.00
  • Рейтинг покупателей 4.07
  • Рейтинг экспертов 4.40
  • Качество материалов 4.01
  • Надежность 4.00
  • Простота в использовании 4.14
  • Ремонтопригодность 4.01
  • Эффективность выполнения своих функций 4.00
  • Коэффициент удивления "Вау!" 4.00
  • Безопасность для пользователя4.70
  • Внешний вид 4.14
  • Удобство в уходе и чистке 4.10
  • Экологическая безопасность 4.40
  • Гарантия на товар 4.11
  • Соответствие стандартам качества 4.04
  • Инновационные технологии 4.10
  • Хит продаж 4.00
  • Скорость морального устаревания 4.00
  • Энергоэффективность 4.04
  • Универсальность использования 4.09
  • Наличие дополнительных функций 4.10
  • Соотношение цена-качество 4.41
  • Практичность и удобство хранения 4.00
  • Стабильность работы в различных условиях 4.07
  • Возможность персонализации 4.09
  • Ликвидность 4.00
  • Индекс рекомендаций 4.11
2050 покупателей и эксперты портала 1ya.ru рекомендуют к покупке товар «Learning in Energy-Efficient Neuromorphic Computing: Algorithm and Architecture Co-Design» или его аналог из списка ниже.
Explains current co-design and co-optimization methodologies for building hardware neural networks and algorithms for machine learning applications This book focuses on how to build energy-efficient hardware for neural networks with learning capabilities—and provides co-design and co-optimization methodologies for building hardware neural networks that can learn. Presenting a complete picture from high-level algorithm to low-level implementation details, Learning in Energy-Efficient Neuromorphic Computing: Algorithm and Architecture Co-Design also covers many fundamentals and essentials in neural networks (e. g. , deep learning), as well as hardware implementation of neural networks. The book begins with an overview of neural networks. It then discusses algorithms for utilizing and training rate-based artificial neural networks. Next comes an introduction to various options for executing neural networks, ranging from general-purpose processors to specialized hardware, from digital accelerator to analog accelerator. A design example on building energy-efficient accelerator for adaptive dynamic programming with neural networks is also presented. An examination of fundamental concepts and popular learning algorithms for spiking neural networks follows that, along with a look at the hardware for spiking neural networks. Then comes a chapter offering readers three design examples (two of which are based on conventional CMOS, and one on emerging nanotechnology) to implement the learning algorithm found in the previous chapter. The book concludes with an outlook on the future of neural network hardware. Includes cross-layer survey of hardware accelerators for neuromorphic algorithms Covers the co-design of architecture and algorithms with emerging devices for much-improved computing efficiency Focuses on the co-design of algorithms and hardware, which is especially critical for using emerging devices, such as traditional memristors or diffusive memristors, for neuromorphic computing Learning in Energy-Efficient Neuromorphic Computing: Algorithm and Architecture Co-Design is an ideal resource for researchers, scientists, software engineers, and hardware engineers dealing with the ever-increasing requirement on power consumption and response time. It is also excellent for teaching and training undergraduate and graduate students about the latest generation neural networks with powerful learning capabilities.
Информация о характеристиках, комплекте поставки, стране изготовления, внешнем виде и цвете товара носит справочный характер и взятая из открытых источников или размещена продавцом. Цена указана на дату: 09.05.2025 г. На текущий момент стоимость может отличаться. Предложение не является публичной офертой.
Learning in Energy-Efficient Neuromorphic Computing: Algorithm and Architecture Co-Design продается в интернет-магазине ЛитРес
Эксперт: Сергей К., специалист по e-commerce
Дата рецензии: 11 июля 2025 года
Рекомендация к покупке положительная

Доставка покупки

    • В электронном виде;
    • Читать онлайн;
    • Скачать на компьютер или мобильные устройства.

Оплата заказа

    • Банковской картой;
    • электронными деньгами Яндекс-Деньги; WebMoney, Qiwi Кошелек, PayPal;
    • Наличными через терминалы;
    • Банковским переводом.
  • Наименование: ООО «ЛитРес»
  • ИНН: 7719571260

Рекомендуем аналогичные товары

Дополнительно из категории