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Deep In-memory Architectures for Machine Learning



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Éditeur :

Springer


Paru le : 2020-01-30



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Description


Ce livre décrit l'innovation récente des architectures en mémoire profonde pour réaliser des systèmes d'IA qui fonctionnent à la limite des compromis énergie-latence-précision. Des premiers principes aux prototypes de laboratoire, ce livre offre une vue d'ensemble de ce sujet émergent, tant pour l'ingénieur en exercice dans l'industrie que pour le chercheur dans le milieu universitaire. Le livre est un voyage dans le monde passionnant des systèmes d'IA en matériel.
Pages
174 pages
Collection
n.c
Parution
2020-01-30
Marque
Springer
EAN papier
9783030359706
EAN PDF
9783030359713
Informations sur l'ebook
Nombre pages copiables
1
Nombre pages imprimables
17
Taille du fichier
12380 Ko
Ce livre est accessible aux handicaps Voir les informations sur l'accessibilité
Prix
68,56 €
EAN EPUB
9783030359713
Informations sur l'ebook
Nombre pages copiables
1
Nombre pages imprimables
17
Taille du fichier
31222 Ko
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Prix
68,56 €

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