●對於iOS和Android兩個平台的神經網路實踐均詳細描述●從結構到框架程式設計，從CPU到GPU程式設計皆一應俱全●以程式碼實作為主線逐步講解，由淺入深，使讀者更容易應用到實際案例中 一直以來，由於技術門檻和硬體條件的限制，在行動端應用深度學習的成功案例並不多。傳統行動端UI工程師在編寫神經網路程式碼時，可以查閱的行動端深度學習資料也很少。而另一方面，時下的網際網路競爭又頗為激烈，率先將深度學習技術在行動端應用起來，可以取得先發制人的優勢。 行動端設備的運算能力比PC端弱很多。行動端的CPU要將功耗指標維持在很低的水準，這就使性能指標的提升帶來了限制。在App中做神經網路運算，會使CPU的運算量驟增。如何協調好使用者功耗指標和性能指標就顯得非常重要。此外，App的檔案大小也是重大考驗，如果為了讓使用者體驗一個深度學習功能而要求其下載200MB甚至更大的模型檔，想必使用者是不會愉快接受的。這些都是行動端應用深度學習技術必須解決的問題。 本書由淺入深地介紹如何將深度學習技術應用到行動端運算領域，書中儘量避免羅列公式，嘗試用淺顯的語言和幾何圖形去解釋相關內容。本書第1章展示了在行動端應用深度學習技術的Demo，幫助讀者建立直觀的認識；第2章至第4章講解了如何在行動端專案中應用深度學習技術；第5章至第8章的難度較深，主要是說明如何深入地調整框架並制定自己的框架。 本書適合行動端研發工程師閱讀，也適合所有對行動端運算領域感興趣的朋友閱讀。
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