深度神经网络高效计算大模型轻量化原理与关键技术

字数: 362500
装帧: 平装
出版社: 电子工业出版社
作者: 程健,王培松,胡庆浩等编
出版日期: 2024-08-01
商品条码: 9787121484018
版次: 1
开本: 16开
页数: 288
出版年份: 2024

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内容简介

近些年来，在深度学习的推动下，人工智能步入新的发展阶段。然而，随着深度学习模型性能的提升，其计算复杂度也在不断增加，深度学习模型的运行效率面临巨大挑战。在这种情况下，深度学习高效计算成为在更大范围内应用人工智能的重要环节。本书围绕深度学习模型计算，重点从深度学习模型优化、算法软件加速、硬件架构设计等方面展开介绍深度学习高效计算，主要包括低秩分解、剪枝、量化、知识蒸馏、精简网络设计与搜索、深度神经网络高效训练、卷积神经网络高效计算、大模型高效计算、神经网络加速器设计等内容。本书既适合高校相关专业学生，也可作为从业者的案头参考。

1 概述1
1.1 深度学习与人工智能1
1.2 深度学习高效计算 2
1.2.1 深度学习计算面临困难 2
1.2.2 主要研究方向3
1.3 本章小结 4
2 神经网络与深度学习基础5
2.1 神经网络5
2.1.1 感知机 5
2.1.2 多层感知机 6
2.1.3 深度学习 7
2.2 神经网络训练10
2.2.1 梯度下降 10
2.2.2 损失函数 11
2.2.3 过拟合与正则化 13
2.3 典型深度神经网络15
2.3.1 卷积神经网络15
2.3.2 循环神经网络16
2.3.3 图神经网络 16
2.3.4 自注意力神经网络16
2.4 本章小结 17
3 深度学习框架介绍18
3.1 什么是深度学习框架18
……

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