TY -非盟的陈Chunlei盟——张,彭盟——张Huixiang AU -戴,姜堰盟——咦,Yugen AU -张,慧慧盟——张Yonghui PY - 2020 DA - 2020/03/01 TI -深度学习在Computational-Resource-Limited平台:一项调查SP - 8454327六世- 2020 AB -现在,物联网(物联网)产生了大量的数据。物联网节点配备智能传感器可以立即提取有意义的数据通过机器学习技术知识。深度学习(DL)不断贡献重大进展在智能传感由于其巨大的优势与传统机器学习。宽领域前景广阔应用程序提出要求DL的无处不在的部署在不同的上下文中。因此,移动或者嵌入式平台上执行DL越来越常见的一种需求。然而,一个典型的DL应用程序可以很容易地排气嵌入式或移动设备由于大量繁殖并积累(MAC)操作和内存访问操作。因此,它是一个具有挑战性的任务之间的桥梁深度学习和资源平台。我们总结资源有限的深度学习的典型应用,指出深度学习是普适计算的不可或缺的动力。随后,我们探索的根本原因高昂的计算开销DL通过回顾基本概念包括能力、泛化和反向传播神经网络。这些概念的指导下,我们调查的原则具有代表性的研究工作,以及三种类型的解决方案:算法设计、计算优化和硬件的革命。 In pursuant to these solutions, we identify challenges to be addressed. SN - 1574-017X UR - https://doi.org/10.1155/2020/8454327 DO - 10.1155/2020/8454327 JF - Mobile Information Systems PB - Hindawi KW - ER -