深度學習之模型優化-核心演算法與案例實踐 言有三 9787121481529 【台灣高等教育出版社】

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書名:深度學習之模型優化-核心演算法與案例實踐
ISBN:9787121481529
出版社:電子工業
著編譯者:言有三
叢書名:循序漸進學AI系列叢書
頁數:230
所在地:中國大陸 *此為代購商品
書號:1655464
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內容簡介

本書由淺入深、系統性地介紹了深度學習模型壓縮與優化的核心技術。本書共9章,主要內容有:深度學習模型性能評估、模型可視化、輕量級模型設計、模型剪枝、模型量化、遷移學習與知識蒸餾、自動化模型設計、模型優化與部署工具。本書理論知識體系完備,同時提供了大量實例,供讀者實戰演練。 本書適合深度學習相關領域的演算法技術人員、教職員工,以及人工智慧方向的本科生、研究生閱讀。讀者既可以將本書作為核心演算法書籍學習理論知識,也可以將其作為工程參考手冊查閱相關技術。

目錄

第1章 引言
1 1 人工智慧時代背景
1 2 數據處理
1 2 1 大數據時代背景
1 2 2 數據獲取
1 2 3 數據清洗與整理
1 3 演算法基礎
1 3 1 卷積的概念
1 3 2 CNN基本概念
1 4 計算晶元
1 4 1 GPU
1 4 2 ARM
1 5 深度學習框架
1 5 1 Caffe
1 5 2 TensorFlow
1 5 3 PyTorch
第2章 模型性能評估
2 1 性能指標
2 1 1 基準模型
2 1 2 參數量
2 1 3 計算量與內存訪問代價
2 1 4 計算速度
2 1 5 并行化程度
2 1 6 能耗
2 2 學術與產業競賽
第3章 模型可視化
3 1 模型可視化基礎
3 1 1 為什麼要研究模型可視化
3 1 2 模型可視化的研究方向
3 2 模型結構可視化
3 2 1 Netscope可視化方法
3 2 2 TensorBoard模型結構可視化
3 2 3 Graphiz可視化工具
3 2 4 Netron可視化工具
3 3 模型參數與特徵可視化
3 3 1 參數可視化
3 3 2 激活值可視化
3 3 3 工具
3 4 輸入區域重要性可視化
3 4 1 基本原理
3 4 2 基於反向傳播的輸入可視化
3 4 3 類激活映射可視化
3 5 輸入激活模式可視化
3 5 1 概述
3 5 2 梯度計演算法
3 5 3 反卷積法
3 5 4 網路反轉法
3 5 5 小結
3 6 模型可視化分析實踐
3 6 1 基於梯度計演算法的可視化
3 6 2 反卷積可視化
3 6 3 CAM可視化
3 6 4 小結
第4章 輕量級模型設計
4 1 卷積核的使用和設計
4 1 1 全連接層的壓縮
4 1 2 小卷積核的應用
4 2 卷積拆分與分組
4 2 1 卷積拆分操作
4 2 2 分組卷積Xception與MobileNet
4 2 3 ShuffleNet
4 2 4 級連通道分組網路
4 2 5 多解析度卷積核通道分組網路
4 2 6 多尺度通道分組網路
4 2 7 多精度分組網路
4 3 特徵與參數重用設計
4 3 1 特徵重用
4 3 2 參數重用
4 4 動態自適應模型設計
4 4 1 什麼是動態模型
4 4 2 基於提前終止與模塊丟棄原理的動態模型
4 4 3 基於注意力感知的動態模型
4 5 卷積乘法操作優化和設計
4 5 1 移位網路
4 5 2 加法網路
4 5 3 移位網路與加法網路結合
4 6 重參數化技巧
4 6 1 網路層合併
4 6 2 分支合併
4 7 新穎運算元設計
4 8 低秩稀疏化設計
第5章 模型剪枝
5 1 模型剪枝基礎
5 1 1 什麼是模型剪枝
5 1 2 模型剪枝的粒度
5 2 模型稀疏學習
5 2 1 權重正則化約束
5 2 2 基於網路結構的設計
5 3 非結構化剪枝技術
5 3 1 基於優化目標的方法
5 3 2 基於權重幅度的方法
5 3 3 向量剪枝技術
5 4 結構化剪枝技術
5 4 1 基於重要性因子的剪枝演算法
5 4 2 基於輸出重建誤差的通道剪枝演算法
5 4 3 基於優化目標敏感性的剪枝演算法
5 4 4 卷積核剪枝和通道剪枝的差異
5 5 模型剪枝的一些問題
5 5 1 剪枝的必要性
5 5 2 訓練策略
5 5 3 整個網路同時剪枝
5 5 4 運行時剪枝
5 6 圖像分類模型結構化剪枝實戰
5 6 1 模型定義與數據集
5 6 2 模型訓練
5 6 3 模型剪枝
5 6 4 殘差網路
5 6 5 小結
第6章 模型量化
6 1 模型量化基礎
6 1 1 什麼是模型量化
6 1 2 量化的優勢
6 2 二值量化演算法
6 2 1 基於閾值映射函數的方法
6 2 2 基於重建誤差的方法
6 2 3 從二值量化模型到三值量化模型
6 2 4 二值量化的主要問題
6 3 8bit量化
6 3 1 基於變換函數的非對稱量化
6 3 2 基於信息損失的對稱量化
6 4 混合精度量化演算法
6 4 1 一般混合精度量化演算法
6 4 2 自動位寬學習
6 5 半精度浮點數訓練演算法
6 6 模型量化的一些其他問題
6 6 1 非均勻量化
6 6 2 更穩定地訓練量化模型
6 6 3 量化訓練與離線量化的比較
6 7 基於TensorRT框架的模型量化推理實踐
6 7 1 項目簡介
6 7 2 量化演算法實現
6 7 3 TensorRT模型量化與推理
第7章 遷移學習與知識蒸餾
7 1 遷移學習與知識蒸餾基礎
7 1 1 遷移學習的基本概念
7 1 2 知識蒸餾的基本概念
7 2 基於優化目標驅動的知識蒸餾
7 2 1 預訓練大模型框架
7 2 2 大模型與小模型共同學習框架
7 2 3 小結
7 3 基於特徵匹配的知識蒸餾
7 3 1 基本框架
7 3 2 注意力機制的使用
7 4 自蒸餾框架
7 4 1 深度協同學習
7 4 2 自監督學習
7 4 3 自進化學習
7 5 知識蒸餾的一些問題
7 5 1 教師模型是否越強越好
7 5 2 學生模型與教師模型的相互學習
7 6 基於經典知識蒸餾的圖像分類實戰
7
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