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题名/责任者:

深度神经网络高效计算:大模型轻量化原理与关键技术/程健主编 王培松, 胡庆浩, 莫子韬编著

出版发行项:

北京:电子工业出版社,2024.08

ISBN及定价:

978-7-121-48401-8/CNY99.00

载体形态项:

xvi, 332页, [4] 页图版:图 (部分彩图);24cm

其它题名:

大模型轻量化原理与关键技术

丛编项:

人工智能前沿理论与实践应用丛书

个人责任者:

程健 主编

个人次要责任者:

王培松 编著

个人次要责任者:

胡庆浩 编著

个人次要责任者:

莫子韬 编著

学科主题:

人工神经网络-计算

中图法分类号:

TP183

一般附注:

“十四五”国家重点出版物出版规划项目 博文视点

责任者附注:

程健, 中国科学院自动化研究所研究员、博士生导师, 中国科学院大学岗位教授, 国家高层次领军人才, 中科南京人工智能创新研究院常务副院长。研究兴趣包括深度学习、芯片架构设计、图像与视频分析等。近几年带领团队提出了系列基于量化学习的模型压缩和加速算法, 并研发了量化神经处理器 (QNPU) 芯片架构。相关成果曾先后获得中科院卢嘉锡青年人才奖、中国电子学会科技一等奖、中国图象图形学学会科技二等奖、江苏省科技一等奖等。

书目附注:

有书目 (第309-332页)

提要文摘附注:

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。

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