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

1 深度学习实用方法

1.1 循环神经网络（RNN）

循环神经网络（RNN）广泛应用于处理序列数据，如时间序列、文本和语音等。在这些数据中，某一时刻的数据依赖于之前的数据。RNN 模型的输入是当前时刻 t 的数据和 t - 1 时刻的隐藏状态，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，引入了长短期记忆网络（LSTM）。LSTM 架构包含三个门：输入门、输出门和遗忘门。

1.2 自编码器（AE）

自编码器（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。编码器阶段将数据投影到潜在空间表示，解码器阶段对其进行解码。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）

生成对抗网络（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 使用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）对内存和计算资源的需求较大，可能不适用于移动和资源受限的应用。这些应用通常受到内存、功率和计算资源的限制，并且存在延迟问题。例如，便携式设备上的算法处理输入信息的时间不应超过 3 - 4 秒。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 采用深度可分离卷积来减少参数空间，后来通过引入倒置残差和量化对其进行了改进。商业上，采