机器学习技术在VLSI芯片设计中的应用 这本前沿新书涵盖了硬件架构实现、软件实现方法、使用FPGA或CMOS电路的机器学习应用的高效硬件,以及VLSI芯片设计的机器学习技术的其他方面和应用。

人工智能(AI)和机器学习(ML)已经或将对我们生活的几乎每个方面和我们拥有的每个设备产生影响。在计算速度、准确的决策预测、高效的机器学习(ML)和深度学习(DL)算法方面,AI已经惠及了每个行业。VLSI行业使用电子设计自动化工具(EDA),并且与ML的集成有助于减少设计时间和生产成本。通过ML或DL找出设计中的缺陷、错误和硬件特洛伊木马可以在生产过程中节省损失。在处理大量训练数据集时,ML-DL面临约束。本书介绍了用于楼层规划、路由、掩模制造和ML-DL计算架构实现的学习算法。ML-DL算法的未来方面是以集成电路(IC)的格式提供。用户可以通过更换IC升级到新算法。这本新书主要讲述了根据应用调整计算块(如硬件加速器)和为其提供新型纳米材料,以创建智能解决方案。这本令人兴奋的新书对于初学者以及在VLSI架构开发领域工作的工程师、科学家、研究人员和其他专业人士来说是一本极具价值的参考书。https://www.barnesandnoble.com/w/machine-learning-techniques-for-vlsi-chip-design-abhishek-kumar/1142446443

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“机器学习是近20多年兴起的一门多领域交叉学科,涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。机器学习理论主要是设计和分析一些让 可以自动“ 学习”的算法。机器学习算法是一类从数据中自动分析获得规律,并利用规律对未知数据进行预测的算法。因为学习算法中涉及了大量的统计学理论,机器学习与统计推断学联系尤为密切,也被称为统计学习理论。算法设计方面,机器学习理论关注可以实现的,行之有效的学习算法。很多 推论问题属于 无程序可循难度,所以部分的机器学习研究是开发容易处理的近似算法。” ——中文维基百科

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