1、高级机器学习架构的能源效率与鲁棒性

高级机器学习架构的能源效率与鲁棒性

1. 机器学习架构面临的挑战

在当今科技领域，机器学习（ML）算法展现出了极高的准确性，其应用广泛渗透于众多系统和平台之中。以深度学习神经网络（DNNs）为例，它在计算机视觉、医学、金融和机器人等诸多领域都成为了重要的技术支撑。然而，随着技术的不断发展，开发高效的基于机器学习的系统面临着诸多挑战。

1.1 能源效率问题

随着网络变得越来越深且复杂，如胶囊网络（CapsNets）这类新型网络的出现，其在学习高级特征方面能力出众，但也导致下一代执行先进 DNN 的计算平台复杂度大幅提升，能源消耗居高不下。这使得它们在资源受限的设备（如嵌入式系统）上的可行实现面临巨大挑战。

1.2 鲁棒性问题

在部署先进的深度学习（DL）架构时，安全性是一个不可忽视的关键因素。特别是在处理安全关键型应用时，系统需要对各种漏洞威胁具备高度的鲁棒性。攻击者可能会在硬件和软件层面发起攻击，干扰输入、内存或计算引擎，从而威胁 DL 系统的完整性。为了应对这些威胁，需要在系统的不同抽象层采取防御措施，但这通常会带来额外的能源和计算开销。

1.3 设计优化问题

市场的快速发展对及时交付优化的端到端系统提出了巨大压力。因此，优化设计流程以加快设计速度对于满足市场的上市时间要求至关重要。

2. 不同神经网络架构特点

2.1 深度学习神经网络（DNNs）

DNNs 是机器学习领域的重要里程碑，在多个领域有广泛应用。它由多个层组成，包括输入层、隐藏层和输出层，各层之间通过特定的操作进行数据传递和处理。其训练过程通常采用反向传播算