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本文出自论文 Edge Intelligence: Paving the Last Mile of Artificial Intelligence with Edge Computing ，主要对边缘智能的最新研究成果进行了全面调查，并进行了完善的综述。

边缘智能的研究仍处于起步阶段，计算机系统和人工智能社区都迫切需要一个专门的地方来交流边缘智能的最新进展。为了这个目的，本文对边缘智能的最新研究成果进行了全面调查。首先回顾了在网络边缘运行的人工智能应用程序的背景和动机，然后提供了一个在网络边缘的深度学习模型训练/推理的总体架构、框架和出现的关键技术，最终，讨论了在边缘智能上未来的研究机遇。

文章目录

    • 一、简介
    • 二、人工智能技术
    • 三、边缘智能
    • 四、边缘智能模型训练
    • 五、边缘智能模型推理
    • 六、未来研究方向
    • 七、结论

一、简介

边缘节点的大小可以不同，从信用卡大小的计算机到带有多个服务器机架的微型数据中心，边缘计算强调的最重要特征是物理上接近信息生成源。从本质上讲，与传统的基于云的计算方式相比，在计算和信息生成源的物理接近性带来了几个好处，包括低延迟、能量高效、隐私保护、带宽占用减少、及时性和环境敏感性。

二、人工智能技术

  1. 卷积神经网络（CNN）：CNN通常应用于计算机视觉方向，给定一系列来自真实世界的图像或视频，在CNN的利用下，AI系统学会去自动提取这些输入的特征来完成一个特定任务，如图像分类、人脸识别、图像语义分割。
  2. 循环神经网络（RNN）：对于顺序性输入数据，RNNs被提出来解决时间序列问题。RNN的输入由当前输入和先前样本组成。一个RNN的每个神经元拥有一个内存来保存先前样本计算信息。RNN的训练过程基于随时间的反向传播方法（BPTT），长短期记忆（LSTM）是RNNs的一个扩展版本。LSTM的每个神经元被称作记忆单元，其包括一个乘法遗忘门、输入门和输出门。这些门被用来控制对记忆单元的访问。这些门是不同的神经网络，用来决定哪些信息在这个记忆门中被允许。由于其具有处理输入长度不固定的数据优势，循环神经网络已经被广泛应用于自然语言处理。
  3. 生成对抗网络（GAN）：GANs有两个主要成分组成，被命名为生成网络和鉴别网络。生成器主要负责在从真实数据的训练集中学习数据分布后，来生成新数据。鉴别器则主要负责将真实数据和从生成器中生成的虚假数据进行分类。GA

本文标签： 人工智能边缘Edgeintelligence

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