精选优质文档-倾情为你奉上深度神经网络全面概述 从基本概念到实际模型和硬件基础深度神经网络(DNN)所代表的人工智能技术被认为是这一次技术变革的基石(之一)。近日，由 IEEE Fellow Joel Emer 领导的一个团队发布了一篇题为深度神经网络的有效处理：教程和调研(Efficient Processing of Deep Neural Networks: A Tutorial and Survey)的综述论文，从算法、模型、硬件和架构等多个角度对深度神经网络进行了较为全面的梳理和总结。鉴于该论文的篇幅较长，机器之心在此文中提炼了原论文的主干和部分重要内容。目前，包括计算机视觉、语音识别和机器人在内的诸多人工智能应用已广泛使用了深度神经网络(deep neural networks，DNN)。DNN 在很多人工智能任务之中表现出了当前最佳的准确度，但同时也存在着计算复杂度高的问题。因此，那些能帮助 DNN 高效处理并提升效率和吞吐量，同时又无损于表现准确度或不会增加硬件成本的技术是在人工智能系统之中广泛部署 DNN 的关键。论文地址：https:/
