7、无线多媒体传感器网络中的深度学习与计算机视觉算法

无线多媒体传感器网络中的深度学习与计算机视觉算法

在无线多媒体传感器网络（WMSN）领域，深度学习和计算机视觉算法正发挥着越来越重要的作用。下面将详细介绍几种常见的深度学习模型以及计算机视觉算法在WMSN中的应用。

1. 深度学习模型

1.1 循环神经网络（RNN）

RNN广泛应用于处理序列数据，如时间序列、文本和语音等。这类数据的特点是某一时刻的数据依赖于之前的数据。RNN模型的输入包括当前时刻t的数据和上一时刻t - 1的隐藏状态，输出目标值和新的隐藏状态。然而，RNN存在梯度爆炸和梯度消失的问题。为了解决这个问题，长短期记忆网络（LSTM）应运而生。LSTM架构包含输入门、输出门和遗忘门三个门控结构。

1.2 自编码器（AE）

AE模型通过级联的两个网络学习数据从输入域到目标域的映射。编码器将数据投影到潜在空间表示，解码器再对其进行解码。AE已应用于多种任务，如语义分割、图像着色、超分辨率、3D构建和呈现攻击检测等。

1.3 生成对抗网络（GAN）

GAN由生成器和判别器组成。生成器通常是一个编码器 - 解码器网络，将输入数据映射到一种能够欺骗判别器的表示。GAN通过极小极大博弈进行训练，生成器的目标是最大化判别器的错误，而判别器则试图最小化分类错误。

1.4 移动神经网络

深度神经网络（DNN）通常需要大量的内存和高计算资源，这对于受内存、功率和计算资源限制的移动和资源受限应用来说可能并不适用。此外，延迟也是这些应用中的一个问题。在大多数情况下，可以在不显著牺牲性能的前提下减少DNN的参数空间。例如，MobileNets利用深度可分离卷积