利用物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)庫補(bǔ)充深度學(xué)習(xí)算法
從根本上來說，這些技術(shù)/策略用物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)庫來補(bǔ)充深度學(xué)習(xí)算法。
深度學(xué)習(xí)算法和時(shí)間序列數(shù)據(jù)：來自傳感器的時(shí)間序列數(shù)據(jù)可以被認(rèn)為是一種以規(guī)則的時(shí)間間隔取樣的一維網(wǎng)絡(luò)，而圖像數(shù)據(jù)可以被認(rèn)為是一種像素組成的二維網(wǎng)絡(luò)。這讓我們可以用深度學(xué)習(xí)算法為時(shí)間序列數(shù)據(jù)進(jìn)行建模(大部分傳感器/IoT數(shù)據(jù)都是時(shí)間序列)。探索深度學(xué)習(xí)和時(shí)間序列的做法不太常見，但是這種方法已經(jīng)有了許多相關(guān)的案例(例如這篇論文：Deep Learning for Time Series Modelling to predict energy loads using only time and temp data)。
多模態(tài)：深度學(xué)習(xí)的多模態(tài)(multimodality)。深度學(xué)習(xí)算法中，多模態(tài)被研究得很多，尤其是交叉模態(tài)特征學(xué)習(xí)。在交叉模態(tài)特征學(xué)習(xí)中，如果在特征學(xué)習(xí)的過程中展示了多模態(tài)(如音頻+視頻)，那么，對(duì)單一模態(tài)(例如視頻)就能學(xué)到更好的特征。
深度學(xué)習(xí)的時(shí)間模式：卡耐基梅隆大學(xué)電子和計(jì)算機(jī)工程系的博士學(xué)生Huan-Kai Peng與教授Radu Marculescu在他們最近的論文中，提出了識(shí)別多時(shí)間尺度中互動(dòng)模式內(nèi)在動(dòng)態(tài)的新方法。他們的方法需要構(gòu)建一個(gè)深度學(xué)習(xí)模型，由多層組成;每一層捕捉一個(gè)具體時(shí)間尺度的相關(guān)模式。
這種新的模型還可以應(yīng)用于解釋短期模式與長(zhǎng)期模式相關(guān)聯(lián)的可能方式。舉個(gè)例子。利用這種方法，就有可能解釋Twitter上 的某個(gè)長(zhǎng)期模式是如何保持，并由一系列短期模式來加強(qiáng)的——這些短期模式包括人氣、忠實(shí)度、傳染度和互動(dòng)性等。(論文見：http://vdisk.weibo.com/s/te1d-BLdOXpEB )
智慧城市的暢想
我把智慧城市看為一種物聯(lián)網(wǎng)的應(yīng)用領(lǐng)域。智慧城市/未來都市的定義有許多。從我們的角度看，智慧城市是指用數(shù)字技術(shù)來加提高人們的生活與福利，減少成本與能源消耗，并更有效更活躍地參與到居民活動(dòng)中。關(guān)鍵的「智慧」部分包括運(yùn)輸、能源、醫(yī)療、水與垃圾處理等領(lǐng)域。
更加全面的智慧城市/物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用領(lǐng)域包括：智能運(yùn)輸系統(tǒng)(自動(dòng)化交通工具)，醫(yī)療、環(huán)境、廢物管理、空氣質(zhì)量、水質(zhì)量、事故與緊急服務(wù)、能源(可再生能源等)。在這些領(lǐng)域內(nèi)，我們可以找到一些應(yīng)用，添加上面所講述的直覺型組分。
還有一些典型的領(lǐng)域包括計(jì)算機(jī)視覺、圖像識(shí)別、模式識(shí)別、行為識(shí)別。目前人們比較感興趣的新興領(lǐng)域則有自動(dòng)駕駛車——例如Lutz pod，甚至更大的汽車，例如自動(dòng)駕駛卡車。
結(jié)論
深度學(xué)習(xí)設(shè)計(jì)到通過多層學(xué)習(xí)，讓計(jì)算機(jī)基于簡(jiǎn)單概念構(gòu)建復(fù)雜概念的層級(jí)結(jié)構(gòu)。深度學(xué)習(xí)被用于解決高維度直覺性應(yīng)用。它是一個(gè)新興領(lǐng)域，在未來幾年，由于科技的進(jìn)步，我們可能會(huì)看到更多深度學(xué)習(xí)的應(yīng)用。
我自己則非常感興趣于物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)庫如何補(bǔ)充深度學(xué)習(xí)算法。從上面的幾個(gè)案例來看，它尚為雛形。我相信它會(huì)有著廣泛的應(yīng)用，并且有許多我們的探索還沒有完成(例如智慧城市)。
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