11、智能物联网网络感知：分布式变分贝叶斯算法解析

智能物联网网络感知：分布式变分贝叶斯算法解析

1. 全局最优参数求解与分布式估计方法提出

在智能物联网网络感知中，我们旨在找到全局最优参数。相关公式如下：
- $\varphi_{yi}^ = \text{argmax} {\varphi {yi}} \ell_i(\varphi_{yi}, \varphi_{\theta}^ )$ (3.41)
- $\varphi_{\theta}^ = \text{argmax} {\varphi {\theta}} \sum_{i = 1}^{N} \ell_i(\varphi_{yi}^ , \varphi_{\theta})$ (3.42)

当给定全局自然参数 $\varphi_{\theta}^ $ 时，(3.41) 的优化可在每个节点单独进行。在固定隐藏变量变分分布的情况下，每个节点的全局模型参数的最优变分分布为 $q_{\theta,i}^ $，其对应的自然参数向量为 $\varphi_{\theta,i}^ $。对 $\ell_i$ 关于 $\varphi_{\theta}$ 求导并令其为零，可得到 (3.38) 的一般解：
$\varphi_{\theta}^ = \frac{1}{N} \sum_{i = 1}^{N} \varphi_{\theta,i}^*$ (3.44)

通常，集中式融合中心是解决此类问题的最优选择，我们可以使用所有节点的局部最优自然参数设计集中式 VB 算法。然而，考虑到 DDoS 攻击中大量的网络资源消耗以及低成本网络系统，我们提出了分布