Liên hệ
Tiếng Việt
Tiếng Anh
Thứ hai, 14/10/2024
Hardware-Aware Probabilistic Machine Learning Models. Learning, Inference and Use Cases
Cập nhật vào: Thứ năm - 24/08/2023 04:28
Nhan đề chính: Hardware-Aware Probabilistic Machine Learning Models. Learning, Inference and Use Cases
Nhan đề dịch: Các mô hình học máy xác suất nhận biết phần cứng. Các trường hợp học tập, suy luận và sử dụng
Tác giả: Laura Isabel Galindez Olascoaga
Nhà xuất bản: Springer Cham
Năm xuất bản: 2021
Số trang: 163 tr.
Ngôn ngữ: Tiếng Anh
ISBN: 978-3-030-74042-9
SpringerLink
Lời giới thiệu: Cuốn sách này đề xuất các mô hình học máy xác suất đại diện cho các thuộc tính phần cứng của thiết bị lưu trữ. Các mô hình này có thể được sử dụng để đánh giá tác động của một cấu hình thiết bị cụ thể đối với mức tiêu thụ tài nguyên và hiệu suất của tác vụ máy học, với mục tiêu tổng thể là cân bằng cả hai một cách tối ưu. Đầu tiên, cuốn sách thúc đẩy tính toán cực cao trong bối cảnh mô hình Internet vạn vật (IoT). Sau đó, nó sẽ xem xét ngắn gọn các bước liên quan đến việc thực thi một nhiệm vụ máy học và xác định các tác động liên quan đến việc triển khai loại khối lượng công việc này trong các thiết bị bị hạn chế về tài nguyên. Cốt lõi của cuốn sách này tập trung vào việc tăng cường và khai thác các thuộc tính của mạng Bayesian và mạch xác suất để cung cấp cho chúng nhận thức về phần cứng. Các mô hình được đề xuất có thể mã hóa các thuộc tính của các hệ thống con thiết bị khác nhau mà các chiến lược nhận biết tài nguyên khác thường không xem xét, mang lại các cơ hội tiết kiệm tài nguyên mà các phương pháp truyền thống không phát hiện ra. Hiệu suất của các mô hình và chiến lược được đề xuất được đánh giá theo kinh nghiệm cho một số trường hợp sử dụng. Tất cả các ví dụ được xem xét cho thấy tiềm năng đạt được các cơ hội tiết kiệm tài nguyên đáng kể với tổn thất độ chính xác tối thiểu tại thời điểm ứng dụng. Nhìn chung, cuốn sách này tạo thành một cách tiếp cận mới đối với việc đồng tối ưu hóa phần cứng-thuật toán, giúp kết nối hơn nữa các lĩnh vực học máy và kỹ thuật điện.
Từ khóa: Học máy. Điện toán cực đỉnh. Mạch xác suất nhận biết phần cứng.
Nội dung cuốn sách gồm những phần sau:
Giới thiệu
Lý lịch
Mô hình chi phí nhận biết phần cứng
Mạng Bayesian nhận biết phần cứng để mở rộng chất lượng đầu cuối của cảm biến
Mạch xác suất nhận biết phần cứng
Chiến lược thời gian chạy
Kết luận
