深度学习嵌入式应用开发基于RK3399Pro和RK3588--聚文网

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编辑推荐

未来的社会是智能的社会，智能体现在各种终端中，终端的智能需要算法和算力的结合，本书正是围绕人工智能算法的落地应用展开。在人工智能算法部分，本书更加关注算法的具体实现，算法的嵌入式落地以丰富的实践案例展示了瑞芯微人工智能芯片的加速能力，希望能够对嵌入式智能落地应用开发提供帮助。——史治国浙江大学信息与电子工程学院副院长在当前的人工智能浪潮下，各类算法越来越需要落地到各种应用场景中，这都离不开芯片的加速支持。瑞芯微3399Pro和3588是业界主流的人工智能芯片，其RKNN人工智能开发库易于上手，结合芯片进行算法的设计实施是本书的主旨。本书在介绍人工智能算法基本原理的基础上，重点介绍了芯片的加速库和丰富的应用案例，为相关智能产品的开发提供了较好的引导。——林峥源瑞芯微电子股份有限公司副总裁在过去的十年里，云计算成功地缓解了日益增长的数据所带来的存储、管理等问题，但不能满足对响应时间和安全性的高要求，这对嵌入式人工智能发起了挑战。本书理论结合实践，讲述了深度学习模型从设计、训练、优化到端侧部署的完整过程，实属难能可贵。——刘盼盼某芯片大厂资深系统架构师

内容简介

这是一本讲解如何基于当前主流的智能芯片RK3399Pro与RK3588进行端侧智能开发的著作，它将指导读者如何基于这两款芯片进行算法的设计与实施，瑞芯微官方推荐。理论部分，以深度学习为主线，针对零基础的读者，不仅讲解了卷积神经网络、循环神经网络等深度神经网络的原理以及它们在计算机视觉、自然语言处理、语音识别等领域的经典算法，还讲解了深度神经网络的训练和模型优化。实践部分，以基于RK3399Pro与RK3588两款智能芯片的端侧智能开发为主线，讲解了芯片的功能架构、开发板及其开发环境、Rock-XAPI组件库，以及基于它们的各种端侧智能应用开发，包括各种神经网络的开发、神经网络的运算加速等，让读者掌握深度学习模型从设计、训练、优化到端侧部署的完整流程，快速学会人工智能应用的开发。

前言
第1章深度学习基础1
1.1深度学习的现实应用2
1.1.1计算机视觉2
1.1.2自然语言处理2
1.1.3推荐系统3
1.1.4语音处理3
1.1.5其他领域3
1.2回归问题和分类问题4
1.2.1线性回归5
1.2.2Softmax分类6
1.3梯度下降算法8
1.3.1优化算法概述8
1.3.2随机梯度下降算法10
1.3.3小批量梯度下降算法13
1.3.4Momentum梯度下降算法14
1.3.5Adam优化算法15
1.4神经网络16
……

深度学习嵌入式应用开发 基于RK3399Pro和RK3588

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