云邊端融合：終端智能信息處理技術(shù)

定　價(jià)：￥88.00

作　者：	王吉
出版社：	電子工業(yè)出版社
叢編項(xiàng)：
標(biāo)　簽：	暫缺

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ISBN：	9787121477867	出版時(shí)間：	2024-05-01	包裝：	平塑
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內(nèi)容簡(jiǎn)介

　　隨著物聯(lián)網(wǎng)與5G時(shí)代的到來(lái)，終端設(shè)備正產(chǎn)生海量數(shù)據(jù)與智能信息處理需求，人工智能逐步從云計(jì)算中心向終端設(shè)備遷移。然而，終端設(shè)備計(jì)算性能受限、應(yīng)用場(chǎng)景多樣等特點(diǎn)給終端智能信息處理帶來(lái)了巨大挑戰(zhàn)。本書(shū)圍繞在算力、能耗受限的終端設(shè)備上廣泛部署智能服務(wù)的迫切需求，研究云邊端融合的終端智能信息處理關(guān)鍵技術(shù)。以深度學(xué)習(xí)為典型智能信息處理方法，依托云邊端融合計(jì)算模式，從智能模型訓(xùn)練與部署著手，重點(diǎn)突破云邊端數(shù)據(jù)協(xié)同傳輸、模型云邊端融合部署、面向場(chǎng)景的模型持續(xù)學(xué)習(xí)等問(wèn)題，系統(tǒng)介紹面向終端設(shè)備的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)訓(xùn)練與部署運(yùn)行方法體系，為實(shí)現(xiàn)在性能受限的異構(gòu)終端設(shè)備上提供安全、可靠、高效的智能信息處理服務(wù)提供可行路徑。本書(shū)所述內(nèi)容，有望打通以深度學(xué)習(xí)為代表的先進(jìn)人工智能方法在終端設(shè)備上高效應(yīng)用的最后一公里，為突破實(shí)現(xiàn)"萬(wàn)物智能”的瓶頸性問(wèn)題提供技術(shù)支撐。

作者簡(jiǎn)介

　　王吉，2019年6月于國(guó)防科技大學(xué)獲博士學(xué)位，并留校任教，入選中國(guó)科協(xié)青年人才托舉工程。主要從事人工智能與分布式計(jì)算研究，在邊緣計(jì)算資源管理、云邊端一體化智能計(jì)算等方面取得一系列原創(chuàng)成果。博士學(xué)位論文獲中國(guó)指揮與控制學(xué)會(huì)優(yōu)秀博士學(xué)位論文、湖南省優(yōu)秀博士學(xué)位論文。在SIGKDD、AAAI、ACL、IEEE T-PDS、IEEE T-MC、IEEE T-C等人工智能、分布式計(jì)算領(lǐng)域國(guó)際頂級(jí)會(huì)議和期刊發(fā)表論文30余篇。以第一/通訊作者身份發(fā)表中國(guó)計(jì)算機(jī)學(xué)會(huì)（CCF）推薦A類論文6篇、B類論文3篇，3篇論文進(jìn)入ESI前10%高引。Google學(xué)術(shù)總被引用次數(shù)1100余次，得到英國(guó)皇家工程院院士等多位院士團(tuán)隊(duì)和10余位IEEE/ACM Fellow團(tuán)隊(duì)論文的正面評(píng)價(jià)，得到三星SDS、百度等產(chǎn)業(yè)界人士的高度關(guān)注。部分研究成果已在軍委聯(lián)參、戰(zhàn)支部隊(duì)、阿里云等軍隊(duì)和工業(yè)部門(mén)部署應(yīng)用，在執(zhí)行重大任務(wù)、演習(xí)演訓(xùn)中發(fā)揮重要作用。

圖書(shū)目錄

目錄
第1章緒論 001
1.1 終端智能信息處理 002
1.1.1 終端智能信息處理的內(nèi)涵 002
1.1.2 終端智能信息處理的現(xiàn)實(shí)需求 003
1.1.3 終端智能信息處理的挑戰(zhàn) 004
1.2 云邊端融合計(jì)算模式 005
1.2.1 云邊端融合計(jì)算模式的發(fā)展 006
1.2.2 云邊端融合的終端智能信息處理框架 007
1.2.3 云邊端融合計(jì)算模式面臨的挑戰(zhàn) 009
1.3 本書(shū)關(guān)注的問(wèn)題 011
1.3.1 具體問(wèn)題分析 011
1.3.2 研究?jī)?nèi)容與創(chuàng)新點(diǎn) 013
1.4 本書(shū)研究的科學(xué)意義與實(shí)踐價(jià)值 017
第2章終端設(shè)備數(shù)據(jù)傳輸鏈路自主協(xié)同選擇 019
2.1 引言 020
2.1.1 問(wèn)題分析 020
2.1.2 相關(guān)工作 022
2.2 系統(tǒng)模型 023
2.3 終端設(shè)備鏈路選擇博弈 025
2.3.1 博弈模型構(gòu)建 025
2.3.2 博弈性質(zhì)分析 026
2.4 分布式鏈路選擇算法 028
2.4.1 算法設(shè)計(jì) 028
2.4.2 收斂性分析 032
2.5 實(shí)驗(yàn)評(píng)估 033
2.5.1 收斂性 033
2.5.2 性能提升 035
2.5.3 原型系統(tǒng) 039
2.6 本章小結(jié) 041
第3章終端設(shè)備數(shù)據(jù)分布式協(xié)同傳輸優(yōu)化 043
3.1 引言 044
3.1.1 問(wèn)題分析 044
3.1.2 相關(guān)工作 046
3.2 系統(tǒng)模型與問(wèn)題形式化 048
3.3 自適應(yīng)分布式優(yōu)化方法 050
3.3.1 關(guān)聯(lián)傳輸決策 050
3.3.2 在線分布式調(diào)度算法 054
3.3.3 理論分析 057
3.4 實(shí)驗(yàn)評(píng)估 059
3.4.1 能耗-效用均衡 060
3.4.2 反饋延遲與采樣大小對(duì)性能的影響 061
3.4.3 對(duì)信道狀態(tài)的適應(yīng)性 062
3.4.4 終端設(shè)備丟失的自適應(yīng)性 065
3.4.5 性能比較 066
3.4.6 原型系統(tǒng)測(cè)試 069
3.5 本章小結(jié) 071
第4章基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分割的云端協(xié)同智能推理 073
4.1 引言 074
4.1.1 問(wèn)題分析 074
4.1.2 相關(guān)工作 077
4.2 預(yù)備知識(shí) 079
4.2.1 深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 079
4.2.2 遷移學(xué)習(xí) 080
4.2.3 差分隱私準(zhǔn)則 080
4.3 云端協(xié)同智能推理框架 082
4.3.1 框架概覽 082
4.3.2 端側(cè)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換 084
4.3.3 云側(cè)噪聲訓(xùn)練 087
4.4 實(shí)驗(yàn)評(píng)估 090
4.4.1 參數(shù)選擇 092
4.4.2 數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換擾動(dòng)對(duì)性能的影響 093
4.4.3 性能比較 095
4.4.4 隱私保護(hù)預(yù)算分析 096
4.4.5 原型系統(tǒng)測(cè)試 098
4.5 本章小結(jié) 099
第5章面向端側(cè)自主智能推理的智能計(jì)算模型壓縮 101
5.1 引言 102
5.1.1 問(wèn)題分析 102
5.1.2 相關(guān)工作 105
5.2 基于知識(shí)萃取的智能模型壓縮框架 105
5.2.1 框架概覽 106
5.2.2 模型壓縮訓(xùn)練 107
5.2.3 數(shù)據(jù)安全隱私保護(hù) 110
5.2.4 查詢樣本選取 112
5.3 實(shí)驗(yàn)評(píng)估 115
5.3.1 參數(shù)對(duì)性能的影響 115
5.3.2 安全隱私性能分析 119
5.3.3 模型壓縮性能分析 121
5.4 本章小結(jié) 124
第6章基于聯(lián)邦學(xué)習(xí)的云邊端協(xié)同智能模型訓(xùn)練 125
6.1 引言 126
6.1.1 問(wèn)題分析 126
6.1.2 相關(guān)工作 128
6.2 預(yù)備知識(shí) 130
6.2.1 聯(lián)邦學(xué)習(xí) 130
6.2.2 動(dòng)態(tài)帶寬和不可靠網(wǎng)絡(luò) 131
6.2.3 梯度壓縮 132
6.3 云邊端協(xié)同聯(lián)邦學(xué)習(xí)訓(xùn)練框架 134
6.4 面向動(dòng)態(tài)不可靠網(wǎng)絡(luò)的聯(lián)邦學(xué)習(xí)算法 137
6.4.1 算法設(shè)計(jì) 137
6.4.2 理論分析 140
6.5 實(shí)驗(yàn)評(píng)估 141
6.5.1 實(shí)驗(yàn)設(shè)置 142
6.5.2 整體性能比較 144
6.5.3 準(zhǔn)確性比較 146
6.5.4 通信效率比較 148
6.5.5 通信壓縮率的影響 149
6.5.6 不可靠網(wǎng)絡(luò)的影響 151
6.5.7 終端規(guī)模的影響 151
6.6 本章小結(jié) 152
第7章基于完全分布式學(xué)習(xí)的端側(cè)智能模型訓(xùn)練 155
7.1 引言 156
7.1.1 問(wèn)題分析 156
7.1.2 相關(guān)工作 158
7.2 完全分布式智能模型訓(xùn)練框架 159
7.3 分布式訓(xùn)練動(dòng)態(tài)控制算法 161
7.3.1 模型構(gòu)建 161
7.3.2 問(wèn)題形式化 165
7.3.3 問(wèn)題求解的近似 167
7.3.4 算法設(shè)計(jì) 169
7.4 實(shí)驗(yàn)評(píng)估 171
7.4.1 整體性能比較 173
7.4.2 準(zhǔn)確性比較 174
7.4.3 資源效率比較 175
7.4.4 數(shù)據(jù)分布的影響 177
7.4.5 資源預(yù)算的影響 178
7.4.6 終端移動(dòng)性的影響 180
7.4.7 終端規(guī)模的影響 180
7.4.8 原型系統(tǒng)測(cè)試 182
7.5 本章小結(jié) 185
附錄A LocalUpdate（）函數(shù)、FedAvg及C-FedAvg算法 187
A.1 LocalUpdate（）函數(shù) 188
A.2 FedAvg及C-FedAvg算法 189
附錄B 定理6.1證明 191
附錄C Alpha-GossipSGD中的相關(guān)函數(shù) 195
C.1 LocalUpdate函數(shù) 196
C.2 MNLRS函數(shù) 197
C.3 Alpha-Gossip函數(shù) 199
參考文獻(xiàn) 202