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二維陣列記憶體的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列特價商品、必買資訊和推薦清單
二維陣列記憶體的問題，我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍，推薦胡昭民寫的 圖解資料結構 × 演算法：運用C語言 和洪錦魁的 C最強入門邁向頂尖高手之路王者歸來都 可以從中找到所需的評價。
這兩本書分別來自博碩 和深智數位所出版 。
國立成功大學 電機工程學系 郭致宏所指導 劉珈寧的 量化卷積神經網路之二維脈動陣列加速器設計 （2020），提出二維陣列記憶體關鍵因素是什麼，來自於深度學習、卷積神經網路、硬體加速器、脈動陣列。
而第二篇論文國立交通大學 電子研究所 張添烜所指導 張國威的 應用於深度卷積神經網路之高效能可重組加速器設計 （2020），提出因為有 卷積神經網路、超大型積體電路設計、深度學習加速器、融合層處理法、稀疏卷積神經網路、擴張卷積神經網路、轉置卷積神經網路、低記憶體頻寬的重點而找出了 二維陣列記憶體的解答。
圖解資料結構 × 演算法：運用C語言
為了解決二維陣列記憶體 的問題，作者胡昭民 這樣論述：
資料結構是有志從事資訊工作的專業人員，不得不重視的一門基礎課程。對於第一次接觸資料結構課程的初學者來說，過多的內容及不清楚的表達常是造成學習障礙的最主要原因。本書是以C程式語言實作來解說資料結構概念的入門書，內容淺顯易懂，藉由豐富圖例來闡述基本概念，將重要理論、演算法做最意簡言明的詮釋及舉例，同時配合完整的範例程式碼，期能透過實作來熟悉資料結構。因此，這是一本兼具內容及專業的資料結構教學用書。 【重點主題】 ◆ 資料結構入門與演算法 ◆ 陣列結構 / 串列結構 ◆ 堆疊 / 佇列 ◆ 樹狀結構 / 圖形結構 ◆ 排序演算法 ◆ 搜尋演算法與
雜湊函數 ◆ 資料結構專有名詞 本書特色 ※內容架構完整，邏輯清楚，採用豐富的圖例來闡述基本觀念及應用，有效提高可讀性。 ※以C語言實作資料結構中的重要理論，以範例程式說明資料結構的內涵。 ※強調邊作邊學：提供書中範例完整程式檔，給予最完整的支援，加深學習記憶。 ※驗收學習成果：參閱國家考試題型，設計難易適中的習題，提供進一步演練。
量化卷積神經網路之二維脈動陣列加速器設計
為了解決二維陣列記憶體 的問題，作者劉珈寧 這樣論述：
深度學習與人工智慧在近期越來越熱門，應用的方面也很廣泛。神經網路為了提升精確性，層數加深、架構也越來越大，計算量和參數量也隨之提升。因此，神經網路的量化和許多專用硬體加速器被提出以減少計算量並加速運算。本論文針對量化卷積神經網路設計了加速器架構，配合的網路中輸入激活與權重皆被量化為8位元整數。該加速器可以支持各種神經網路模型中不同尺寸的卷積層和全連接層。運算部分主要採用二維脈動陣列運算結構，以降低記憶體存取能耗並提升吞吐量。而為了與脈動陣列配合並最大程度地減少對外部記憶體的存取，設計了特殊的片上記憶體，並針對輸入存取提出Fetcher架構。整體設計與Eyeriss相比，在VGG-16和Ale
xNet的卷積層中可降低1.79和1.63倍的外部記憶體存取，內部記憶體存取也可節省17.48和7.31倍。
C最強入門邁向頂尖高手之路王者歸來
為了解決二維陣列記憶體 的問題，作者洪錦魁 這樣論述：
重磅回歸！30 年功力＋30 萬冊累積銷售！ 洪錦魁老師 全新著作 ——「C」最強入門邁向頂尖高手之路 —— 王者歸來 【C 語言入門到大型專案】✕【大量完整的實例演練】✕【豐富易懂的圖例解析】 本著從 C 語言基礎數學及統計觀念說起，融入 AI 與科技新知，作者親自為讀者編列自學 C 語言最完善的主題，以及作者十分淺顯易懂的筆觸、上百個程式實例的鍛鍊、搭配圖解說明每個 C 語言觀念，規劃了最實用的資訊系統實作應用，讀完本著的你一定能夠成為數理、IT 領域、甚至是商業領域中最與眾不同的頂尖高手！ 【入門 C 語言邁向頂尖高手的精實修煉】
❝ 滿載而歸的實戰累積 ❞ ◎ 24 個主題 ◎ 468 個程式實例 ◎ 436 個重點圖例解說 ◎ 約 180 個是非題、180 個選擇題、150 個填充題協助觀念複習 ◎ 193 個實作習題邁向高手之路 【本書將教會你……】 ◎科技新知融入內容 ◎人工智慧融入內容 ◎圖解 C 的運作 ◎C 語言解數學方程式 ◎基礎統計知識 ◎計算地球任意兩點的距離 ◎房貸計算 ◎電腦影像處理 ◎認識排序的內涵，與臉書提昇工作效率法 ◎電腦記憶體位址詳解變數或指標的變
化 ◎將迴圈應用在計算一個球的自由落體高度與距離 ◎遞迴函數設計，從掉入無限遞迴的陷阱說起 ◎費式 (Fibonacci) 數列的產生使用一般設計與遞迴函數設計 ◎萊布尼茲 (Leibniz) 級數、尼莎卡莎 (Nilakanitha) 級數說明圓周率 ◎從記憶體位址了解區域變數、全域變數和靜態變數 ◎最完整解說 C 語言的前端處理器 ◎徹底認識指標與陣列 ◎圖說指標與雙重指標 ◎圖說指標與函數 ◎將 struct 應用到平面座標系統、時間系統 ◎將 enum 應用在百貨公司結帳系統、打工薪資計算系統
◎檔案與目錄的管理 ◎字串加密與解密 ◎C 語言低階應用 – 處理位元運算 ◎建立專案執行大型程式設計 ◎說明基礎資料結構 ◎用堆疊觀念講解遞迴函數呼叫 ◎邁向 C++ 之路，詳解 C++ 與 C 語言的差異 本書特色 C 語言是基礎科學課程，作者撰寫這本書時採用下列原則： ★語法內涵與精神★ ★用精彩程式實例解說各個主題★ —— 高達【24 個主題】、【468 個 C 實例】、【436 張重點圖例說明】 ★科學與人工智慧知識融入內容★ ★章節習題引導讀者複習與自我練習★
—— 透過【是非題】、【選擇題】、【填充題】、【實作題】自我檢測學習成效，打穩基礎！ 當讀者遵循這步驟學習時， 相信你所設計的C語言程式就是一個帶有靈魂與智慧的程式碼了。
應用於深度卷積神經網路之高效能可重組加速器設計
為了解決二維陣列記憶體 的問題，作者張國威 這樣論述：
利用卷積神經網路的深度學習加速器可以即時應用人工智慧科技於邊緣裝置，然而記憶體頻寬與大量的運算成為在即時執行上的瓶頸，尤其是當高畫質的圖片作為其輸入更為困難。本論文首先提出一個具有硬體效率之向量型加速器，它採用一維向量資料同時送入專門優化於3x3卷積的脈動陣列並執行卷積運算。在行陣列的輸入端，我們利用多工器讓二組向量資料交錯或三組向量單獨送入，這種方式可以支援不同卷積種類。除此之外，它有簡單且規律的資料流還可以有高硬體使用率。例如，我們可以支援VGG-16、ResNet-34、GoogLeNet、和MobileNet，這些網路有不同結構與卷積類型且它們分別有99%、97%、93%、和94%的
高使用率。我們前面的向量型加速器再針對向量稀疏、擴張、轉置卷積網路進行優化與執行，這三種卷積網路皆具有結構的稀疏性。可以搭配向量型加速器的向量型式輸入與簡單的索引系統去執行向量稀疏網路，所以它不需要太多額外的晶片面積。另外，向量型加速器可以利用拆解輸入圖片與二維的權重的方法省去擴張與轉置卷積中多餘的零運算且不需要改變硬體的結構。所以，比起不做任何省略的運算，我們向量型加速器在向量剪枝後的VGG-16可以加速1.93倍且在具有擴張與轉置網路的ENet中可以加速高達8.2倍。最後，本論文基於我們的向量型加速器提出一個高硬體效率與低記憶體頻寬的深度學習晶片，它使用融合網路層與不重疊的切割輸入圖片 達
到有融合網路層效果與卻沒有融合網路層的複雜控制，還不需要過多晶片內記憶體。此外，這種融合網路層搭配我們所提出的變型物件偵測路可以更優化。因此，我們的晶片用於高畫質圖片之變型物件偵測網路的頻寬需要1.275GB/s，這頻寬比起沒有融合網路層的方法可以下將8.1倍。最後的晶片實現在台積電40奈米 製程，它的能量效率執行在工作頻率300MHz可以高達1.42TOPS/W，還只需要約180萬個NAND gate與480KB的SRAM就可以即時應用物件偵測網路。