مدل‌ها و معماری‌های یادگیری ماشین برای پردازش سیگنال زیست پزشکی نسخه اول

مدل‌ها و معماری‌های یادگیری ماشین برای پردازش سیگنال زیست‌پزشکی، مفاهیم اساسی تکنیک‌های یادگیری ماشین برای بیوانفورماتیک را به روشی تعاملی ارائه می‌کند. این کتاب بررسی می‌کند که چگونه مدل‌های یادگیری عمیق ماشینی و کارآمد می‌توانند از پردازنده‌های پرسرعت با معماری‌های قابل تنظیم مجدد مانند واحدهای پردازش گرافیکی (GPU)، آرایه‌های دروازه قابل برنامه‌ریزی میدانی (FPGA) یا هر سیستم ترکیبی پشتیبانی کنند. این منبع عالی برای محققانی که برای افزایش کارایی طراحی سخت‌افزار و معماری برای پردازش سیگنال زیست‌پزشکی و تکنیک‌های پردازش سیگنال تلاش می‌کنند، مورد توجه قرار خواهد گرفت.
اجرای معماری سخت افزار الگوریتم های یادگیری ماشین را پوشش می دهد
در مورد رویکرد پیاده سازی نرم افزار و سخت افزار کارآمد برنامه یادگیری ماشین با FPGA بحث می کند
چالش های اصلی طراحی و پتانسیل تحقیقاتی در تکنیک های یادگیری ماشین را ارائه می دهد

Machine Learning Models and Architectures for Biomedical Signal Processing 1st Edition

Machine Learning Models and Architectures for Biomedical Signal Processing presents the fundamental concepts of machine learning techniques for bioinformatics in an interactive way. The book investigates how efficient machine and deep learning models can support high-speed processors with reconfigurable architectures like graphic processing units (GPUs), Field programmable gate arrays (FPGAs), or any hybrid system. This great resource will be of interest to researchers working to increase the efficiency of hardware and architecture design for biomedical signal processing and signal processing techniques.

• Covers the hardware architecture implementation of machine learning algorithms
• Discusses the software implementation approach and the efficient hardware of machine learning application with FPGA
• Presents the major design challenges and research potential in machine learning techniques

• Product details

• Publisher ‏ : ‎ Academic Press; 1st edition (November 22, 2024)
• Language ‏ : ‎ English
• Paperback ‏ : ‎ 614 pages
• ISBN-10 ‏ : ‎ 0443221588
• ISBN-13 ‏ : ‎ 978-0443221583
• Item Weight ‏ : ‎ 15.9 ounces