In this paper, we propose a novel architecture for a deep learning system, named k-degree layer-wise network, to realize efficient geo-distributed computing between Cloud and Internet of Things (IoT). The geo-distributed computing extends Cloud to the geographical verge of the network in the neighbor of IoT. The basic ideas of the proposal include a k-degree constraint and a layer-wise constraint. The k-degree constraint is defined such that the degree of each vertex on the h-th layer is exactly k(h) to extend the existing deep belief networks and control the communication cost. The layer-wise constraint is defined such that the layer-wise degrees are monotonically decreasing in positive direction to gradually reduce the dimension of data. We prove the k-degree layer-wise network is sparse, while a typical deep neural network is dense. In an evaluation on the M-distributed MNIST database, the proposal is superior to a state-of-the-art model in terms of communication cost and learning time with scalability.


翻译:在本文中,我们提出了一个名为 k- 度- 度- 网络的新结构, 用于一个深层次学习系统, 叫做 k- 度- 度- 网络, 以实现在云和物联网( IoT) 之间高效的地理分布计算。 地理分布计算将云扩展至 IoT 附近网络的地理边缘。 提案的基本想法包括 k- 度限制和 层- 度- 限制。 k- 度限制的定义是, h- 层的每个顶点的深度为 k(h), 以扩展现有的深层次信仰网络并控制通信成本。 层- 错误的制约被定义为, 层- 度的单向递减, 以逐步减少数据的维度。 我们证明 k- 度- 度- 度- 网络是稀少的, 而典型的深层神经网络是密度的。 在对 M- 分布的 M- 度- MIST 数据库的评估中, 该提案在通信成本和可扩展的学习时间方面优于 状态模式 。

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