高能效类脑智能：算法与体系架构

基础信息

书名：高能效类脑智能：算法与体系架构
作者：【中】郑楠 【美】皮纳基·马祖姆德
出版社：机械工业出版社
出版时间：2021年5月
ISBN：9787111682998
字数：170千字

推荐语

阐述构建面向机器学习应用的脉冲型神经元网络硬件与算法协同设计、优化的方法论。

内容简介

本书主要关注如何构建高能效具有学习能力的脉冲型神经元网络硬件，并且提供建立具有学习能力的脉冲型神经元网络硬件协同设计、协同优化方法。完整地描述从高级算法到底层硬件实现的细节。本书同样涵盖了脉冲型神经元网络中的许多基础知识和关键点。本书从对脉冲型神经元网络的概述开始，讨论基于速率的人工神经网络的应用和训练，介绍实现神经网络的多种方法，如通用处理器和专用硬件，数字加速器和模拟加速器。同时展示了一个为能适应神经网络动态编程而建立的高能效加速器，验证脉冲神经网络的基础概念和流行的学习算法，简介脉冲神经网络硬件。后面的章节为读者介绍三个实现前述章节学习算法的设计案例（两个基于传统CMOS工艺，一个基于新兴的纳米工艺）。本书的结尾对脉冲型神经元网络硬件进行总结与展望。

作者简介

作者郑楠，2011年本科毕业于上海交通大学信息工程专业，2014年和2018年分别获得美国密歇根大学电气工程硕士和博士学位。他目前是NVIDIA高级深度学习架构师，研究兴趣侧重于机器学习应用的低能耗硬件架构、算法和电路技术。