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Deep Learning on Edge Computing Devices

Design Challenges of Algorithm and Architecture

Xichuan Zhou, Haijun Liu, Cong Shi, Ji Liu
Livre broché | Anglais
296,95 €
+ 593 points
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Description

Deep Learning on Edge Computing Devices: Design Challenges of Algorithm and Architecture focuses on hardware architecture and embedded deep learning, including neural networks. The title helps researchers maximize the performance of Edge-deep learning models for mobile computing and other applications by presenting neural network algorithms and hardware design optimization approaches for Edge-deep learning. Applications are introduced in each section, and a comprehensive example, smart surveillance cameras, is presented at the end of the book, integrating innovation in both algorithm and hardware architecture. Structured into three parts, the book covers core concepts, theories and algorithms and architecture optimization.

This book provides a solution for researchers looking to maximize the performance of deep learning models on Edge-computing devices through algorithm-hardware co-design.

Spécifications

Parties prenantes

Auteur(s) :
Editeur:

Contenu

Nombre de pages :
198
Langue:
Anglais

Caractéristiques

EAN:
9780323857833
Date de parution :
07-02-22
Format:
Livre broché
Format numérique:
Trade paperback (VS)
Dimensions :
152 mm x 229 mm
Poids :
272 g

Les avis