本书从对神经网络的概述开始，讨论基于速率的人工神经网络的应用和训练，介绍实现神经网络的多种方法，如从通用处理器到专用硬件，从数字加速器到模拟加速器。接下来展示了一个为神经网络的自适应动态规划而建立的高能效加速器，然后是脉冲神经网络的基础概念和流行的学习算法，以及脉冲神经网络硬件概述。本书还为读者介绍了三个实现书中学习算法的设计案例（两个基于传统CMOS工艺，一个基于新兴的纳米工艺），最后对神经网络硬件进行总结与展望。