Advancements in Knowledge Distillation: Towards New Horizons of Intelligent Systems
Lingua: inglese
Editore: Springer International Publishing Jun 2023, 2023
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- Nuovo
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This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -The book provides a timely coverage of the paradigm of knowledge distillation-an efficient way ofmodel compression. Knowledge distillation is positioned in a general setting of transfer learning, which effectively learns a lightweight student model from a large teacher model. The book covers a variety of training schemes, teacher-student architectures, and distillation algorithms. The book covers a wealth of topics including recent developments in vision and language learning, relational architectures, multi-task learning, and representative applications to image processing, computer vision, edge intelligence, and autonomous systems. The book is of relevance to a broad audience including researchers and practitioners active in the area of machine learning and pursuing fundamental and applied research in the area of advanced learning paradigms. 244 pp. Englisch.
Codice articolo 9783031320941
- Titolo
- Advancements in Knowledge Distillation: Towards New Horizons of Intelligent Systems
- Autore
- Shyi-Ming Chen
- Editore
- Springer International Publishing Jun 2023
- Anno di pubblicazione
- 2023
- Condizione
- Neu
- Rilegatura
- Buch
- Lingua
- inglese
- ISBN 10
- 3031320948
- ISBN 13
- 9783031320941
- Peso dell'articolo
- 535 grammi
- Dimensioni
- 241x160x19 mm
The book provides a timely coverage of the paradigm of knowledge distillation—an efficient way of model compression. Knowledge distillation is positioned in a general setting of transfer learning, which effectively learns a lightweight student model from a large teacher model. The book covers a variety of training schemes, teacher–student architectures, and distillation algorithms. The book covers a wealth of topics including recent developments in vision and language learning, relational architectures, multi-task learning, and representative applications to image processing, computer vision, edge intelligence, and autonomous systems. The book is of relevance to a broad audience including researchers and practitioners active in the area of machine learning and pursuing fundamental and applied research in the area of advanced learning paradigms.
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Dalla quarta di copertina
The book provides a timely coverage of the paradigm of knowledge distillation―an efficient way of model compression. Knowledge distillation is positioned in a general setting of transfer learning, which effectively learns a lightweight student model from a large teacher model. The book covers a variety of training schemes, teacher–student architectures, and distillation algorithms. The book covers a wealth of topics including recent developments in vision and language learning, relational architectures, multi-task learning, and representative applications to image processing, computer vision, edge intelligence, and autonomous systems. The book is of relevance to a broad audience including researchers and practitioners active in the area of machine learning and pursuing fundamental and applied research in the area of advanced learning paradigms.
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