3、硬件感知概率机器学习模型：原理与应用

硬件感知概率机器学习模型：原理与应用

在资源受限的极端边缘设备上高效实现概率模型是一个重要的研究方向。概率模型具有多种优势，能够在某些变量不可用的情况下进行推理，还能利用硬件感知策略来表示为节省成本而主动关闭特征或传感器的场景。

概率模型的优势

• 可处理缺失变量 ：概率模型能够在某些变量不可用的情况下进行推理，这在实际应用中非常有用，因为传感器可能会出现故障或数据丢失的情况。
• 融入专家知识 ：一些极端边缘设备的硬件特性可以用概率分布来表示，例如传感器噪声。概率模型可以将专家知识融入其中，直接对感兴趣的硬件特性进行编码。
• 可解释性 ：与其他类型的模型（特别是几何模型）不同，概率模型具有可解释性，能够让用户和开发者更好地理解其行为。在实际场景中，用户可能想了解系统设置实时变化的原因，开发者可能需要调试与硬件感知行为相关的操作，概率模型的可解释性就能满足这些需求。
• 成本与准确性权衡 ：某些先进的概率模型在训练阶段就会考虑成本与准确性的权衡，能够明确地优化这种权衡关系。

系统级硬件感知的实现步骤

系统级硬件感知是赋予概率模型硬件感知能力的过程，主要包括以下几个阶段：
1. 识别目标硬件的可扩展特性 ：以活动识别为例，设备的可扩展特性包括感官信号和提取特征的质量（紫色部分）、可提取的特征类型和数量（绿色部分）以及概率模型的复杂度（蓝色部分）。模型的复杂度可以进行调整，使其更