深度學(xué)習(xí)在物聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域多方面應(yīng)用

深度學(xué)習(xí)已經(jīng)成為解決許多具有挑戰(zhàn)性問(wèn)題的方法。 在目標(biāo)檢測(cè)，語(yǔ)音識(shí)別和語(yǔ)言翻譯方面，深度學(xué)習(xí)是迄今為止表現(xiàn)最好的方法。 許多人將深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（DNNs）視為神奇的黑盒子，我們輸入一些數(shù)據(jù)，出來(lái)的就是我們的解決方案！ 事實(shí)上，事情要復(fù)雜得多。

1）圖像識(shí)別：

IoT的一大部分應(yīng)用場(chǎng)景中，輸入深度學(xué)習(xí)的數(shù)據(jù)是圖片或視頻。每天，每個(gè)人都在用手機(jī)的高清攝像頭拍攝者圖片和視頻，除此之外，家居、校園或工廠也在使用智能攝像頭。所以，圖像識(shí)別、分類、目標(biāo)檢測(cè)是這類設(shè)備的基礎(chǔ)應(yīng)用。

2）語(yǔ)音識(shí)別

隨著智能手機(jī)和可穿戴設(shè)備的普及，語(yǔ)音識(shí)別也成了人們和自己的設(shè)備互動(dòng)的一種自然而方便的方式。Price等人搭建了一個(gè)專用的低功耗深度學(xué)習(xí)芯片，用于自動(dòng)語(yǔ)音識(shí)別。這種特制芯片的能量消耗要比目前手機(jī)上運(yùn)行的語(yǔ)音識(shí)別工具的能量消耗低100倍。

3）室內(nèi)定位

室內(nèi)定位在IoT領(lǐng)域有許多應(yīng)用，例如智能家居、智能校園、或智能醫(yī)院。例如DeepFi系統(tǒng)，在線下訓(xùn)練階段，通過(guò)深度學(xué)習(xí)用之前儲(chǔ)存的WiFi通道狀態(tài)信息數(shù)據(jù)來(lái)訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)權(quán)重，在線上定位階段通過(guò)fingerpringTIng來(lái)測(cè)定用戶位置。

4）生理和心理狀態(tài)檢測(cè)

IoT與深度學(xué)習(xí)的結(jié)合也應(yīng)用在了檢測(cè)各種生理或心理狀態(tài)中，例如姿態(tài)、活動(dòng)和情緒。許多IoT應(yīng)用都在交付的服務(wù)中整合了人體姿態(tài)估計(jì)或活動(dòng)識(shí)別模塊，例如智能家居、智能汽車、XBox、健康、運(yùn)動(dòng)等等。

5）安全和隱私

安全和隱私是所有IoT領(lǐng)域應(yīng)用所關(guān)注的一個(gè)重要問(wèn)題。事實(shí)上，系統(tǒng)功能的有效性取決于是否能保護(hù)機(jī)器學(xué)習(xí)工具和處理過(guò)程不受攻擊。虛假數(shù)據(jù)注入（False Data InjecTIon，F(xiàn)DI）是數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)的一種常見(jiàn)攻擊類型。He等人提出用條件DBN從歷史數(shù)據(jù)中提取FDI特征，然后利用這些特征進(jìn)行實(shí)時(shí)攻擊檢測(cè)。作為物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)和應(yīng)用程序的一大貢獻(xiàn)者，智能手機(jī)也面臨著黑客攻擊的威脅。Yuan等人提出用深度學(xué)習(xí)框架來(lái)鑒別安卓應(yīng)用中的惡意軟件，準(zhǔn)確率達(dá)到了96.5%。深度機(jī)器學(xué)習(xí)方法的安全性和隱私保護(hù)是能否在IoT領(lǐng)域應(yīng)用的最重要因素。Shokri等人提出了一種解決分布式學(xué)習(xí)的深度學(xué)習(xí)模型隱私保護(hù)問(wèn)題的方法。