深度学习在物联网领域多方面应用

深度学习已经成为解决许多具有挑战性问题的方法。 在目标检测，语音识别和语言翻译方面，深度学习是迄今为止表现最好的方法。 许多人将深度神经网络（DNNs）视为神奇的黑盒子，我们输入一些数据，出来的就是我们的解决方案！ 事实上，事情要复杂得多。

1）图像识别：

IoT的一大部分应用场景中，输入深度学习的数据是图片或视频。每天，每个人都在用手机的高清摄像头拍摄者图片和视频，除此之外，家居、校园或工厂也在使用智能摄像头。所以，图像识别、分类、目标检测是这类设备的基础应用。

2）语音识别

随着智能手机和可穿戴设备的普及，语音识别也成了人们和自己的设备互动的一种自然而方便的方式。Price等人搭建了一个专用的低功耗深度学习芯片，用于自动语音识别。这种特制芯片的能量消耗要比目前手机上运行的语音识别工具的能量消耗低100倍。

3）室内定位

室内定位在IoT领域有许多应用，例如智能家居、智能校园、或智能医院。例如DeepFi系统，在线下训练阶段，通过深度学习用之前储存的WiFi通道状态信息数据来训练网络权重，在线上定位阶段通过fingerpringTIng来测定用户位置。

4）生理和心理状态检测

IoT与深度学习的结合也应用在了检测各种生理或心理状态中，例如姿态、活动和情绪。许多IoT应用都在交付的服务中整合了人体姿态估计或活动识别模块，例如智能家居、智能汽车、XBox、健康、运动等等。

5）安全和隐私

安全和隐私是所有IoT领域应用所关注的一个重要问题。事实上，系统功能的有效性取决于是否能保护机器学习工具和处理过程不受攻击。虚假数据注入（False Data InjecTIon，FDI）是数据驱动系统的一种常见攻击类型。He等人提出用条件DBN从历史数据中提取FDI特征，然后利用这些特征进行实时攻击检测。作为物联网数据和应用程序的一大贡献者，智能手机也面临着黑客攻击的威胁。Yuan等人提出用深度学习框架来鉴别安卓应用中的恶意软件，准确率达到了96.5%。深度机器学习方法的安全性和隐私保护是能否在IoT领域应用的最重要因素。Shokri等人提出了一种解决分布式学习的深度学习模型隐私保护问题的方法。