Osa käytetystä summasta palautetaan Hobbyhall rahana
Lisäedut HobbyHall PLUS -jäsenille
Haluan liittyä HobbyHall PLUS -jäseneksi ja suostun vastaanottamaan tarjouksia ja yhteydenottoja HobbyHall PLUS -ohjelman ylläpitäjiltä ja heidän yhteistyökumppaneiltaan. Hyväksyn myös, että henkilötietojani käsitellään näihin tarkoituksiin
This book represents a first step towards embedded machine learning. It presents techniques for optimizing and compressing deep learning models. These techniques make it easier to deploy a high-performance, lightweight deep learning model on resource-constrained devices such as smartphones and microcontrollers. This paper also explores a topical knowledge transfer technique, namely knowledge distillation. This technique makes it possible to improve the performance of a lightweight deep learning model, while transferring to it the knowledge of a complex, high-performance deep learning model. All these techniques have been detailed in this book and illustrated with practical Python implementations, generally based on the use of the pytorch and tensorflow libraries.
Tuotteiden kuvat ovat havainnollistavia. Tuotekuvauksen videolinkit ovat vain tiedoksi, joten niiden sisältämät tiedot voivat poiketa itse tuotteesta. Alkuperäisten tuotteiden värit, huomautukset, parametrit, mitat, koot, ominaisuudet ja/tai muut ominaisuudet voivat poiketa niiden todellisesta ulkonäöstä, joten katso tuotetiedot tuotekuvauksista.