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Der Umwelt zuliebe
Number Systems for Deep Neural Network Architectures
Ghada Alsuhli, Vasilis Sakellariou, Hani Saleh, Mahmoud Al-Qutayri, Baker Mohammad, Thanos Stouraitis (Gebundene Ausgabe, Englisch)
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Beschreibung
This book provides readers a comprehensive introduction to alternative number systems for more efficient representations of Deep Neural Network (DNN) data. Various number systems (conventional/unconventional) exploited for DNNs are discussed, including Floating Point (FP), Fixed Point (FXP), Logarithmic Number System (LNS), Residue Number System (RNS), Block Floating Point Number System (BFP), Dieses Produkt haben wir gerade leider nicht auf Lager.
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Technische Daten
Erscheinungsdatum
02.09.2023
Sprache
Englisch
EAN
9783031381324
Herausgeber
Springer International Publishing
Serien- oder Bandtitel
Synthesis Lectures on Engineering, Science, and Technology
Sonderedition
Nein
Autor
Ghada Alsuhli, Vasilis Sakellariou, Hani Saleh, Mahmoud Al-Qutayri, Baker Mohammad, Thanos Stouraitis
Seitenanzahl
94
Auflage
1
Einbandart
Gebundene Ausgabe
Schlagwörter
deep neural network number representation, deep neural network accelerators, deep neural network architectures, deep neural network hardware implementation, number systems for deep neural network hardware implementation
Thema-Inhalt
UKM - Eingebettete Systeme
UYF - Rechnerarchitektur und Logik-Entwurf
PBWH - Mathematische Modellierung
Höhe
240 mm
Breite
16.8 cm
Hersteller: Palgrave Macmillan, Europaplatz 3, Heidelberg, Deutschland, 69115, ProductSafety@springernature.com, Springer Nature Customer Service Center GmbH
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