34、云与雾中的数据分析、机器学习及物联网安全

云与雾中的数据分析、机器学习及物联网安全

一、机器学习训练误差与RNN简介

在机器学习训练中，仍存在一些训练无法解决的误差。以TensorFlow训练为例，从左到右的训练过程虽精度逐渐提高，但即使经过1531个周期，仍存在训练未收敛到正确答案的情况。

循环神经网络（RNN）是机器学习的一个重要领域，与物联网数据密切相关。它与卷积神经网络（CNN）的主要区别在于，CNN处理固定大小的数据向量输入，如二维图像，且数据以固定大小的单元逐层传递；而RNN的输入和输出都是向量，其输出向量不仅受当前输入影响，还受整个输入历史的影响，这意味着RNN能理解事物的时间特性或保持状态。

二、RNN在物联网中的应用价值

RNN在物联网领域，特别是在时间相关的系列数据处理方面具有独特价值。具体应用场景包括：
1. 图像场景描述 ：描述图像中的场景。
2. 文本情感分析 ：分析一系列文本或数值的情感。
3. 视频流分类 ：对视频流进行分类。
4. 工业预测分析 ：用于工厂自动化系统的故障检测、传感器数据异常评估、电表时间戳数据分析以及音频数据模式检测等。
5. 信号模式识别 ：识别电信号或波中的模式。

三、RNN的结构与训练挑战

从结构上看，RNN的神经元似乎在自我循环，本质上是一系列回溯时间的状态集合。然而，RNN系统的训练比CNN或其他模型更具挑战性。CNN使用反向传播进行训练和强化模型，而RNN没