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内容简介：本书共分为9章，介绍了人工智能、机器学习、神经网络及深度学习的概念与发展脉络；阐述了模型轻量化的动因分析、评估标准以及轻量化方法的分类；聚焦于面向参数和运算层面的轻量化方法，包括剪枝、量化和知识、蒸馏等技术；论述了模型轻量化系统整合与优化的多种手段，如压缩与编码技术、混合技术、架构搜索与设计、硬件加速等；介绍了几种经典的轻量化网络架构等方面。