AI 在IoT 行业里面有多大用处? | 就是愛看書
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在亚马逊仓库中,机器人与人类并肩工作以提高生产力和效率。...而AIoT拆解是AI+IoT,是人工智能(AI)和物联网(IoT)的协同发展,实际上是人工智能与物联网互相赋能 ...
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通信行业的发展和嵌入式设备的激增带来了对物联网(IoT)的愿景,从而带来了一个处处都有传感器的世界,在这个世界里,我们日常环境接触到的事物越来越多地具有计算、传感和通信功能。这些功能有望彻底改变人与物之间的交互。
诚然,为了让在物联网等设备上的传感器更加智能、为了拥有更“友好”的服务,学术界与工业界进行了大量的研究。其中人工智能、深度学习的最新进展极大地改变了处理以用户为中心内容(例如图像、视频、语音)的方式方法。因此将神经网络应用于IoT设备,或许构建新的能够执行复杂的感知、识别任务的应用程序,以此来促进人类与周围环境之间信息交换的新领域发展。
一、什么样的深度神经网络结构适合物联网的需求首先从物联网应用的目的出发,物联网应用通常需要多个传感器之间的协作,因此需要设计符合这项目的的新的神经网络结构,以此来实现多传感器的数据融合。所设计的结构应该能够对多个感知输入之间的复杂交互进行建模,并有效地识别与编码与任务相关的感知输入特征。
尽管物联网环境中的嵌入式和移动计算任务多种多样,但通常可以将它们分为两种常见的子类型:估计任务和分类任务。这些具体取决于预测结果是连续的还是离散的。因此问题就变成了是否存在可以有效地学习估计和分类任务所需模型的神经网络体系结构。
二、如何在有效部署IoT设备IoT设备通常是计算、资源和内存资源有限的低端系统。因此在物联网设备上部署深度神经网络的关键挑战在于深度神经网络模型对资源的高需求。尽管现有的神经网络压缩算法可以有效地减少模型参数的数量,但并非这些模型都可以在商用物联网设备上有效的布置。所以需要构建一种有效的深度学习模型压缩算法,可以直接压缩网络结构。压缩模型可以部署在商用设备上。甚至可以减少执行时间和内存的消耗,并且对最终预测精度几乎没有影响。
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