Compact and Fast Machine Learning Accelerator for IoT Devices (Hardcover)
Lingua: inglese
Editore: Springer Verlag, Singapore, Singapore, 2018
Serie: Libro 6 di 13 - Computer Architecture and Design Methodologies
- Rilegato
- Nuovo
Da: Grand Eagle Retail, Bensenville, IL, U.S.A.Grand Eagle Retail
Venditore AbeBooks dal 12 ottobre 2005
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Hardcover. This book presents the latest techniques for machine learning based data analytics on IoT edge devices. A comprehensive literature review on neural network compression and machine learning accelerator is presented from both algorithm level optimization and hardware architecture optimization. Coverage focuses on shallow and deep neural network with real applications on smart buildings. The authors also discuss hardware architecture design with coverage focusing on both CMOS based computing systems and the new emerging Resistive Random-Access Memory (RRAM) based systems. Detailed case studies such as indoor positioning, energy management and intrusion detection are also presented for smart buildings. This book presents the latest techniques for machine learning based data analytics on IoT edge devices. The authors also discuss hardware architecture design with coverage focusing on both CMOS based computing systems and the new emerging Resistive Random-Access Memory (RRAM) based systems. Shipping may be from multiple locations in the US or from the UK, depending on stock availability. …
Codice articolo 9789811333224
- Titolo
- Compact and Fast Machine Learning Accelerator for IoT Devices (Hardcover)
- Autore
- Hantao Huang
- Editore
- Springer Verlag, Singapore, Singapore
- Anno di pubblicazione
- 2018
- Condizione
- new
- Rilegatura
- Hardcover
- Lingua
- inglese
- ISBN 10
- 981133322X
- ISBN 13
- 9789811333224
- Serie
- Libro 6 di 13: Computer Architecture and Design Methodologies
This book presents the latest techniques for machine learning based data analytics on IoT edge devices. A comprehensive literature review on neural network compression and machine learning accelerator is presented from both algorithm level optimization and hardware architecture optimization. Coverage focuses on shallow and deep neural network with real applications on smart buildings. The authors also discuss hardware architecture design with coverage focusing on both CMOS based computing systems and the new emerging Resistive Random-Access Memory (RRAM) based systems. Detailed case studies such as indoor positioning, energy management and intrusion detection are also presented for smart buildings.
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