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319千字 字数
2021-08-01 发行日期
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主编推荐语

本书是《智能计算系统》的配套实验教程。

内容简介

本书结合智能计算系统的软硬件技术栈设计了基于通用CPU平台和深度学习处理器平台的分阶段实验和综合实验。其中，分阶段实验以风格迁移作为驱动范例，包括算法实验（第2～3章）、编程框架实验（第4章）、智能编程语言实验（第5章）、深度学习处理器运算器设计实验（第6章）。综合实验（第7章）包括目标检测、文本检测、自然语言处理等不同应用领域的实验。

目录

  • 版权信息
  • 编委会名单
  • 丛书序言
  • 前言
  • 第1章 绪论
  • 1.1 智能计算系统简介
  • 1.2 实验设计
  • 1.3 实验平台
  • 1.3.1 硬件平台
  • 1.3.2 软件环境
  • 1.4 游戏实验系统
  • 第2章 神经网络设计实验
  • 2.1 基于三层神经网络实现手写数字分类
  • 2.1.1 实验目的
  • 2.1.2 背景介绍
  • 2.1.3 实验环境
  • 2.1.4 实验内容
  • 2.1.5 实验步骤
  • 2.1.6 实验评估
  • 2.1.7 实验思考
  • 2.2 基于DLP平台实现手写数字分类
  • 2.2.1 实验目的
  • 2.2.2 背景介绍
  • 2.2.3 实验环境
  • 2.2.4 实验内容
  • 2.2.5 实验步骤
  • 2.2.6 实验评估
  • 2.2.7 实验思考
  • 第3章 深度学习应用实验
  • 3.1 基于VGG19实现图像分类
  • 3.1.1 实验目的
  • 3.1.2 背景介绍
  • 3.1.3 实验环境
  • 3.1.4 实验内容
  • 3.1.5 实验步骤
  • 3.1.6 实验评估
  • 3.1.7 实验思考
  • 3.2 基于DLP平台实现图像分类
  • 3.2.1 实验目的
  • 3.2.2 实验环境
  • 3.2.3 实验内容
  • 3.2.4 实验步骤
  • 3.2.5 实验评估
  • 3.2.6 实验思考
  • 3.3 非实时图像风格迁移
  • 3.3.1 实验目的
  • 3.3.2 背景介绍
  • 3.3.3 实验环境
  • 3.3.4 实验内容
  • 3.3.5 实验步骤
  • 3.3.6 实验评估
  • 3.3.7 实验思考
  • 3.3.8 延伸拓展
  • 第4章 编程框架实验
  • 4.1 基于TensorFlow实现图像分类
  • 4.1.1 实验目的
  • 4.1.2 背景介绍
  • 4.1.3 实验环境
  • 4.1.4 实验内容
  • 4.1.5 实验步骤
  • 4.1.6 实验评估
  • 4.1.7 实验思考
  • 4.2 基于TensorFlow实现实时风格迁移推断
  • 4.2.1 实验目的
  • 4.2.2 背景介绍
  • 4.2.3 实验环境
  • 4.2.4 实验内容
  • 4.2.5 实验步骤
  • 4.2.6 实验评估
  • 4.2.7 实验思考
  • 4.3 基于TensorFlow实现实时风格迁移训练
  • 4.3.1 实验目的
  • 4.3.2 背景介绍
  • 4.3.3 实验环境
  • 4.3.4 实验内容
  • 4.3.5 实验步骤
  • 4.3.6 实验评估
  • 4.3.7 实验思考
  • 4.4 自定义TensorFlow CPU算子
  • 4.4.1 实验目的
  • 4.4.2 背景介绍
  • 4.4.3 实验环境
  • 4.4.4 实验内容
  • 4.4.5 实验步骤
  • 4.4.6 实验评估
  • 4.4.7 实验思考
  • 第5章 智能编程语言实验
  • 5.1 智能编程语言算子开发与集成实验（BCL开发实验）
  • 5.1.1 实验目的
  • 5.1.2 背景介绍
  • 5.1.3 实验环境
  • 5.1.4 实验内容
  • 5.1.5 实验步骤
  • 5.1.6 实验评估
  • 5.1.7 实验思考
  • 5.2 智能编程语言性能优化实验
  • 5.2.1 实验目的
  • 5.2.2 背景介绍
  • 5.2.3 实验环境
  • 5.2.4 实验内容
  • 5.2.5 实验步骤
  • 5.2.6 实验评估
  • 5.2.7 实验思考
  • 5.3 智能编程语言算子开发实验（BPL开发实验）
  • 5.3.1 实验目的
  • 5.3.2 背景介绍
  • 5.3.3 实验环境
  • 5.3.4 实验内容
  • 5.3.5 实验步骤
  • 5.3.6 实验评估
  • 5.3.7 实验思考
  • *第6章 深度学习处理器运算器设计实验
  • 6.1 实验目的
  • 6.2 背景介绍
  • 6.2.1 卷积层算法特征
  • 6.2.2 面向卷积运算的DLP架构
  • 6.2.3 DLP上矩阵及卷积处理过程
  • 6.3 实验环境
  • 6.3.1 工具安装
  • 6.3.2 代码文件组织
  • 6.4 实验内容
  • 6.5 实验步骤
  • 6.5.1 串行内积运算器
  • 6.5.2 并行内积运算器
  • 6.5.3 矩阵运算子单元
  • 6.5.4 编译调试
  • 6.6 实验评估
  • 6.7 实验思考
  • 第7章 综合实验
  • 7.1 基于YOLOv3实现目标检测
  • 7.1.1 实验目的
  • 7.1.2 背景介绍
  • 7.1.3 实验环境
  • 7.1.4 实验内容
  • 7.1.5 实验步骤
  • 7.1.6 实验评估
  • 7.1.7 实验思考
  • 7.2 基于EAST实现文本检测
  • 7.2.1 实验目的
  • 7.2.2 背景介绍
  • 7.2.3 实验环境
  • 7.2.4 实验内容
  • 7.2.5 实验步骤
  • 7.2.6 实验评估
  • 7.2.7 实验思考
  • 7.3 基于BERT实现自然语言处理
  • 7.3.1 实验目的
  • 7.3.2 背景介绍
  • 7.3.3 实验环境
  • 7.3.4 实验内容
  • 7.3.5 实验步骤
  • 7.3.6 实验评估
  • 7.3.7 实验思考
  • 附录A DLP软件环境介绍
  • 参考文献
  • 后记
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出版方

机械工业出版社有限公司

机械工业出版社是全国优秀出版社，自1952年成立以来，坚持为科技、为教育服务，以向行业、向学校提供优质、权威的精神产品为宗旨，以“服务社会和人民群众需求，传播社会主义先进文化”为己任，产业结构不断完善，已由传统的图书出版向着图书、期刊、电子出版物、音像制品、电子商务一体化延伸，现已发展为多领域、多学科的大型综合性出版社，涉及机械、电工电子、汽车、计算机、经济管理、建筑、ELT、科普以及教材、教辅等领域。