在本文中,我们首先强调了在边缘大规模采用深度学习的三个主要挑战:(i)硬件受限的物联网设备,(ii)物联网时代的数据安全和隐私,以及(iii)缺乏网络感知的深度学习算法来跨多个物联网设备进行分布式推理。然后,我们针对上述挑战自然产生的三个研究方向提供了统一的观点: (1)用于训练深度网络的联邦学习,(2)独立于数据的学习算法部署,(3)通信感知的分布式推理。我们认为,上述研究方向需要一种以网络为中心的方法来实现边缘智能,从而充分发挥物联网的真正潜力。

https://arxiv.org/pdf/2008.10805.pdf

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物联网,英文名为Internet of Things,可以简单地理解为物物相连的互联网。物联网主要通过各种设备(比如RFID,传感器,二维码等)的接口将现实世界的物体连接到互联网上,或者使它们互相连接,以实现信息的传递和处理。互联网在现实的物理世界之外新建了一个虚拟世界,物联网将会把两个世界融为一体。
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