Deep Learning for Computer Architects (Record no. 387857)

MARC details
000 -CABECERA
campo de control de longitud fija 03984nam a22004695i 4500
001 - NÚMERO DE CONTROL
campo de control 387857
003 - IDENTIFICADOR DEL NÚMERO DE CONTROL
campo de control ES-MaUEC
005 - FECHA Y HORA DE LA ÚLTIMA TRANSACCIÓN
campo de control 20230425092400.0
006 - CÓDIGOS DE INFORMACIÓN DE LONGITUD FIJA--CARACTERÍSTICAS DEL MATERIAL ADICIONAL
campo de control de longitud fija a||||fo|||| 00| 0
007 - CAMPO FIJO DE DESCRIPCIÓN FÍSICA--INFORMACIÓN GENERAL
campo de control de longitud fija cr nn 008mamaa
008 - DATOS DE LONGITUD FIJA--INFORMACIÓN GENERAL
campo de control de longitud fija 230425s2017 sz | s |||| 0|eng d
020 ## - NÚMERO INTERNACIONAL ESTÁNDAR DEL LIBRO
Número Internacional Estándar del Libro 9783031017568
024 7# - IDENTIFICADOR DE OTROS ESTÁNDARES
Número estándar o código 10.1007/978-3-031-01756-8
Fuente del número o código doi
040 ## - FUENTE DE LA CATALOGACIÓN
Centro catalogador/agencia de origen ES-MaUEC
Lengua de catalogación spa
Centro/agencia transcriptor ES-MaUEC
Centro/agencia modificador ES-MaUEC
050 #4 - SIGNATURA TOPOGRÁFICA DE LA BIBLIOTECA DEL CONGRESO
Número de clasificación Q325.5
Número de documento/Ítem 2017 EB
100 1# - ENTRADA PRINCIPAL--NOMBRE DE PERSONA
Nombre de persona Reagen, Brandon
Término indicativo de función/relación autor
Código de función/relación aut
-- http://id.loc.gov/vocabulary/relators/aut
9 (RLIN) 688236
245 10 - MENCIÓN DE TÍTULO
Título Deep Learning for Computer Architects
Mención de responsabilidad, etc. by Brandon Reagen, Robert Adolf, Paul Whatmough, Gu-Yeon Wei, David Brooks
250 ## - MENCIÓN DE EDICIÓN
Mención de edición 1st edition 2017
264 #1 - PRODUCCIÓN, PUBLICACIÓN, DISTRIBUCIÓN, FABRICACIÓN Y COPYRIGHT
Producción, publicación, distribución, fabricación y copyright Cham
Nombre del de productor, editor, distribuidor, fabricante Springer International Publishing
Fecha de producción, publicación, distribución, fabricación o copyright 2017
300 ## - DESCRIPCIÓN FÍSICA
Extensión 1 recurso en línea (XIV, 109 páginas)
336 ## - TIPO DE CONTENIDO
Término de tipo de contenido texto
Código de tipo de contenido txt
Fuente rdacontent
337 ## - TIPO DE MEDIO
Nombre/término del tipo de medio electrónico
Código del tipo de medio c
Fuente rdamedia
338 ## - TIPO DE SOPORTE
Nombre/término del tipo de soporte recurso electrónico
Código del tipo de soporte cr
Fuente rdacarrier
347 ## - CARACTERÍSTICAS DEL ARCHIVO DIGITAL
Tipo de archivo archivo de texto
Formato de codificación PDF
490 0# - MENCIÓN DE SERIE
Mención de serie Synthesis Lectures on Computer Architecture
Número Internacional Normalizado para Publicaciones Seriadas 1935-3243
505 0# - NOTA DE CONTENIDO CON FORMATO
Nota de contenido con formato 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.
520 ## - SUMARIO, ETC.
Sumario, etc. 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. This text serves as a primer for computer architects in a new and rapidly evolving field. We 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 emerged in the last decade. Next we review representative workloads, including the most commonly used datasets and seminal networks across a variety of domains. In addition to discussing the workloads themselves, we also detail 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, we present a review of recent research published in the area as well as a taxonomy to help readers understand how various contributions fall in context.
988 ## - NOTA LOCAL 598
Nota local 598 (boletines) Synthesis Collection of Technology_2017
650 #7 - PUNTO DE ACCESO ADICIONAL DE MATERIA--TÉRMINO DE MATERIA
Fuente del encabezamiento o término embne
9 (RLIN) 166090
Término de materia o nombre geográfico como elemento de entrada Aprendizaje automático
650 #7 - PUNTO DE ACCESO ADICIONAL DE MATERIA--TÉRMINO DE MATERIA
Fuente del encabezamiento o término embne
9 (RLIN) 678664
Término de materia o nombre geográfico como elemento de entrada Redes neuronales artificiales
700 1# - PUNTO DE ACCESO ADICIONAL--NOMBRE DE PERSONA
Nombre de persona Adolf, Robert
Término indicativo de función/relación autor
Código de función/relación aut
-- http://id.loc.gov/vocabulary/relators/aut
9 (RLIN) 688237
Títulos y otros términos asociados al nombre (Computer scientist)
700 1# - PUNTO DE ACCESO ADICIONAL--NOMBRE DE PERSONA
Nombre de persona Whatmough, Paul
Término indicativo de función/relación autor
Código de función/relación aut
-- http://id.loc.gov/vocabulary/relators/aut
9 (RLIN) 688238
700 1# - PUNTO DE ACCESO ADICIONAL--NOMBRE DE PERSONA
Nombre de persona Wei, Gu-Yeon
Término indicativo de función/relación autor
Código de función/relación aut
-- http://id.loc.gov/vocabulary/relators/aut
9 (RLIN) 688239
700 1# - PUNTO DE ACCESO ADICIONAL--NOMBRE DE PERSONA
Nombre de persona Brooks, David,
Término indicativo de función/relación autor
Código de función/relación aut
-- http://id.loc.gov/vocabulary/relators/aut
9 (RLIN) 686870
Fechas asociadas al nombre 1975-
776 08 - ENTRADA/ENLACE A UN FORMATO FÍSICO ADICIONAL
Información de relación/Frase instructiva de referencia Printed edition:
Número Internacional Estándar del Libro 9783031000546
776 08 - ENTRADA/ENLACE A UN FORMATO FÍSICO ADICIONAL
Información de relación/Frase instructiva de referencia Printed edition:
Número Internacional Estándar del Libro 9783031006289
776 08 - ENTRADA/ENLACE A UN FORMATO FÍSICO ADICIONAL
Información de relación/Frase instructiva de referencia Printed edition:
Número Internacional Estándar del Libro 9783031028847
856 40 - LOCALIZACIÓN Y ACCESO ELECTRÓNICOS
Identificador Uniforme del Recurso https://go.openathens.net/redirector/universidadeuropea.es?url=https://doi.org/10.1007/978-3-031-01756-8
Nota pública Acceso a este recurso digital (usuarios Universidad Europea de Madrid)
942 ## - ELEMENTOS DE PUNTO DE ACCESO ADICIONAL (KOHA)
Fuente del sistema de clasificación o colocación Library of Congress Classification
Tipo de ítem Koha LIBRO-E NO PRÉSTAMO
998 ## - DATOS ESTADÍSTICOS
Fecha de catalogación
Tipo de materia E-book
Catalogador Irene González
Catalogado
Holdings
Información adicional para el OPAC Código 2 (categoría) Estado de pérdida Fuente del sistema de clasificación o colocación Tipo de material Código 1: Estado físico No se presta Código de colección Estado Localización permanente Ubicación/localización actual Ubicación en estantería Fecha de adquisición Tipo de préstamo Total de préstamos Signatura topográfica completa Código de barras Fecha visto por última vez Precio válido a partir de Tipo de ítem Koha
Acceso concurrente No retirado   Library of Congress Classification E-Libro Buen estado Acceso electrónico Ciencias e Ingeniería Acceso electrónico Madrid Digital Madrid Digital Acceso Electrónico (UEM) 25/11/2022 En línea   Q325.5 2017 EB eBook.01113056 25/11/2022 25/11/2022 LIBRO-E NO PRÉSTAMO