高能效類腦智能：算法與體系架構
鄭楠 [美]皮納基·馬祖姆德
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鄭楠 [美]皮納基·馬祖姆德
本書從對神經網絡的概述開始，討論基於速率的人工神經網絡的應用和訓練，介紹實現神經網絡的多種方法，如從通用處理器到專用硬件，從數字加速器到模擬加速器。接下來展示了一個爲神經網絡的自適應動態規劃而建立的高能效加速器，然後是脈衝神經網絡的基礎概念和流行的學習算法，以及脈衝神經網絡硬件概述。本書還爲讀者介紹了三個實現書中學習算法的設計案例（兩個基於傳統CMOS工藝，一個基於新興的納米工藝），最後對神經網絡硬件進行總結與展望。
不錯，有所啓發。 我們正在研發新的脈衝神經網絡，有興趣可以體驗 kyberne.redfeed.io
質量不及綜述性論文，翻譯是災難級的，極度不認真的翻譯看着反感。例如： difderent很多地方應該是“差異”或“差距”的意思，但被翻譯成“不同”，讀起來很費解；otherwise應該是“其它”但翻譯成“否則”（如式4.20）… 一言難盡，總之給人以極度敷衍和不認真的感覺，書的翻譯者極度不靠譜。
幾個難題待解決： 1. 需要專用硬件支持。個人或小組織很難得到專用硬件，這意味着本書理論、實踐目前只能停留在實驗室。 2. 大規模訓練困難。 3. 精度與效率失衡，依賴“時間換精度”。