Sprzedawca zakończył tę ofertę sprzedaży w dniu Cz, 3 lip o 14:15, ponieważ przedmiot nie był już dostępny.
DEEP LEARNING FOR COMPUTER ARCHITECTS (SYNTHESIS LECTURES By Paul Whatmough
Zakończone
DEEP LEARNING FOR COMPUTER ARCHITECTS (SYNTHESIS LECTURES By Paul Whatmough
US $75,95US $75,95
Cz, 03 lip, 14:15Cz, 03 lip, 14:15
Masz taki przedmiot na sprzedaż?

DEEP LEARNING FOR COMPUTER ARCHITECTS (SYNTHESIS LECTURES By Paul Whatmough

~ Quick Free Delivery in 2-14 days. 100% Satisfaction ~
ZUBER
(268198)
Zarejestrowany jako sprzedawca-firma
US $75,95
Około278,34 zł
Stan:
Dobry
Book is in typical used-Good Condition.  Will show signs of wear to cover and/or pages. There may be ... Zobacz więcejinformacji o stanie
    Wysyłka:
    Bezpłatnie Economy Shipping.
    Znajduje się w: US, Stany Zjednoczone
    Dostawa:
    Szacowana między So, 9 sie a Śr, 13 sie do 94104
    Czas dostawy jest szacowany naszą metodą na podstawie odległości między kupującym a lokalizacją przedmiotu, wybranej usługi wysyłkowej, historii wysyłek sprzedawcy i innych czynników. Czasy dostawy mogą się różnić, szczególnie w okresach największego ruchu.
    Zwroty:
    Zwrot w ciągu 30 dni. Za wysyłkę zwrotną płaci sprzedawca.
    Płatności:
         Diners Club

    Kupuj bez obaw

    Gwarancja zwrotu pieniędzy eBay
    Sprzedawca ponosi pełną odpowiedzialność za wystawienie tej oferty sprzedaży.
    Nr przedmiotu eBay: 336018753630

    Parametry przedmiotu

    Stan
    Dobry
    Książka, która była czytana, ale nadal jest w dobrym stanie. Na okładce widoczne są nieznaczne ślady używania, np. zadrapania, ale książka nie jest rozerwana i nie ma dziur. Przy książkach w twardej oprawie mogą brakować obwoluty. Większość stron jest nieuszkodzona tzn., że ewentualne zagięcia lub rozdarcia są sporadyczne, podkreślenia ołówkiem są minimalne i nie ma żadnych zaznaczeń markerem czy notatek na marginesach. Książka ma wszystkie strony. Aby poznać więcej szczegółów i opis uszkodzeń lub wad, zobacz aukcję sprzedającego. Zobacz wszystkie definicje stanuotwiera się w nowym oknie lub nowej karcie
    Uwagi sprzedawcy
    “Book is in typical used-Good Condition.  Will show signs of wear to cover and/or pages. There may ...
    ISBN-10
    1627057285
    Book Title
    Deep Learning for Computer Architects (Synthesis Lectures on
    ISBN
    9781627057288

    O tym produkcie

    Product Identifiers

    Publisher
    Morgan & Claypool Publishers
    ISBN-10
    1627057285
    ISBN-13
    9781627057288
    eBay Product ID (ePID)
    240299249

    Product Key Features

    Number of Pages
    123 Pages
    Language
    English
    Publication Name
    Deep Learning for Computer Architects
    Publication Year
    2017
    Subject
    Systems Architecture / General, Intelligence (Ai) & Semantics, Neural Networks
    Type
    Textbook
    Subject Area
    Computers
    Author
    Paul Whatmough, Brandon Reagen, Robert Adolf, David Brooks, Gu-Yeon Wei
    Series
    Synthesis Lectures on Computer Architecture Ser.
    Format
    Trade Paperback

    Dimensions

    Item Height
    0.3 in
    Item Weight
    8 Oz
    Item Length
    9.2 in
    Item Width
    7.5 in

    Additional Product Features

    Intended Audience
    Trade
    Illustrated
    Yes
    Table Of Content
    Preface Introduction Foundations of Deep Learning Methods and Models Neural Network Accelerator Optimization: A Case Study A Literature Survey and Review Conclusion Bibliography Authors' Biographies
    Synopsis
    This is a primer written for computer architects in the new and rapidly evolving field of deep learning. It reviews how machine learning has evolved since its inception in the 1960s and tracks the key developments leading up to the emergence of the powerful deep learning techniques that emerged in the last decade. Machine learning, and specifically deep learning, has been hugely disruptive in many fields of computer science. The success of deep learning techniques in solving notoriously difficult classification and regression problems has resulted in their rapid adoption in solving real-world problems. The emergence of deep learning is widely attributed to a virtuous cycle whereby fundamental advancements in training deeper models were enabled by the availability of massive datasets and high-performance computer hardware. It also reviews representative workloads, including the most commonly used datasets and seminal networks across a variety of domains. In addition to discussing the workloads themselves, it also details the most popular deep learning tools and show how aspiring practitioners can use the tools with the workloads to characterize and optimize DNNs. The remainder of the book is dedicated to the design and optimization of hardware and architectures for machine learning. As high-performance hardware was so instrumental in the success of machine learning becoming a practical solution, this chapter recounts a variety of optimizations proposed recently to further improve future designs. Finally, it presents a review of recent research published in the area as well as a taxonomy to help readers understand how various contributions fall in context., A primer for computer architects in a new and rapidly evolving field. The authors review how machine learning has evolved since its inception in the 1960s and track the key developments leading up to the emergence of the powerful deep learning techniques that have emerged in the last decade., This is a primer written for computer architects in the new and rapidly evolving field of deep learning . It reviews how machine learning has evolved since its inception in the 1960s and tracks the key developments leading up to the emergence of the powerful deep learning techniques that emerged in the last decade. Machine learning, and specifically deep learning, has been hugely disruptive in many fields of computer science. The success of deep learning techniques in solving notoriously difficult classification and regression problems has resulted in their rapid adoption in solving real-world problems. The emergence of deep learning is widely attributed to a virtuous cycle whereby fundamental advancements in training deeper models were enabled by the availability of massive datasets and high-performance computer hardware. It also reviews representative workloads, including the most commonly used datasets and seminal networks across a variety of domains. In addition to discussing the workloads themselves, it also details the most popular deep learning tools and show how aspiring practitioners can use the tools with the workloads to characterize and optimize DNNs. The remainder of the book is dedicated to the design and optimization of hardware and architectures for machine learning. As high-performance hardware was so instrumental in the success of machine learning becoming a practical solution, this chapter recounts a variety of optimizations proposed recently to further improve future designs. Finally, it presents a review of recent research published in the area as well as a taxonomy to help readers understand how various contributions fall in context.

    Opis przedmiotu podany przez sprzedawcę

    Informacje o sprzedawcy-firmie

    Oświadczam, że wszystkie moje działania związane ze sprzedażą będą zgodne z wszystkimi przepisami i regulacjami UE.
    O tym sprzedawcy

    ZUBER

    97,9% opinii pozytywnychSprzedane przedmioty: 965 tys.

    Dołączył: paź 1998
    Zarejestrowany jako sprzedawca-firma

    Oceny szczegółowe

    Średnia z ostatnich 12 miesięcy
    Dokładność opisu
    4.8
    Przystępny koszt wysyłki
    5.0
    Szybkość wysyłki
    5.0
    Komunikacja
    4.9

    Popularne kategorie z tego Sklepu

    Opinie sprzedawcy (296 000)

    Wszystkie oceny
    Pozytywne
    Neutralne
    Negatywne
      • e***l (811)- Opinie wystawione przez kupującego.
        Ostatni miesiąc
        Zakup potwierdzony
        Low cost, fast shipping, probably in good condition, A+ ebayer.
      Zobacz wszystkie opinie