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移动平台深度神经网络实战 原理、架构与优化 卢誉声 著 专业科技 文轩网
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移动平台深度神经网络实战 原理、架构与优化
本书精讲移动平台深度学习系统所需核心算法、硬件级指令集、系统设计与编程实战、海量数据处理、业界流行框架裁剪与产品级性能优化策略等,深入、翔实。 深度学习基础(第1~4章),介绍开发机器学习系统所需重要知识点,以及开发移动平台机器学习系统算法基石,诸如人工神经网络、稀疏自编码器、深度网络、卷积神经网络等。 移动平台深度学习基础(第5~6章),介绍移动平台开发环境搭建、移动平台开发基础、ARM指令集加速技术,以及轻量级网络的实现原理与实战。 深入理解深度学习(第7~8章),剖析数据预处理原理与方法,高性能实时处理系统开发,以及基于深度神经网络的物体检测与识别。本篇是下一篇内容的前导与“基石”。 深入理解移动平台深度学习(第9~12章),本篇应用前述章节的框架与技术,实现移动平台深度学习系统的实现与集成,具体涵盖:① 移动平台性能优化,数据采集与训null
卢誉声,软件工程师,擅长C++多线程编程和实时分布式系统架构。曾在思科系统(中国)研发中心云产品研发部工作多年。他曾参与服务器后端、前端以及SDK的设计与研发工作,在大规模分布式系统设计与实现、性能调优、高可用性和自动化等方面积累了丰富的敏捷实践与开发经验。现在在美国某IT/互联网公司工作,从事C++底层通信系统设计与研发。此外,他从事C/C++研发工作,对Java、JavaScript、Lua以及移动开发平台等也有一定研究。
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