24、物联网和智慧城市无线网状网络的人工智能辅助资源共享

物联网和智慧城市无线网状网络的人工智能辅助资源共享

1. 深度学习辅助资源共享

在输入层和输出层之间具有多个隐藏层的基于人工神经网络（ANN）的一组机器学习算法被称为深度学习算法，相关的神经网络被称为深度神经网络（DNN）。DNN能够在输入数据集之间建立一种函数关系，这种关系甚至适用于输入训练数据集之外的数据集。数据集中的特征在多个抽象层次上被学习，并且在系统层面开发出复杂的函数，以便使用这些函数将输入数据直接映射到输出数据。传统机器学习和深度学习技术的主要区别在于，机器学习将特征提取和分类视为独立的过程，而深度学习在不同的层执行这两个功能，并且前一层的结果会渗透到下一层。这个过程在连续的层中持续进行，提取和分类越来越复杂的特征。

深度学习相对于机器学习的主要优势在于，它能够处理大量数据，并有效地利用这些数据来改进模型训练和提高准确性。深度学习简化并自动化了从异构源在多个层提取复杂特征的整个过程，并找出它们之间的相关性，以开发出针对该场景的最优且准确的模型。深度学习还可以使用无监督学习技术，如受限玻尔兹曼机（RBM）和生成对抗网络，从未平衡的数据中训练模型。使用单个训练模型执行多项任务而无需实际进行重新训练或重新建模的可能性，也降低了整个过程的时间和计算复杂度。因此，深度学习使建模过程更加简单和快速。

RBM是一种两层的人工神经网络，能够从其输入集的概率分布中学习。这两层分别是可见单元层和隐藏单元层，它们通过完全二分图连接（可见层中的每个单元都与隐藏层中的每个单元相连，同一层中的单元之间没有连接）。值得一提的是，RBM是随机神经网络，每个单元在激活时表现出随机行为。

生成对抗网络是一组人工神经网络，能够根据输入数据中的规律和模式自动生成新的输出或示例。手头的问