遥感与地理信息系统学报

抽象的

微型设备的深度学习

阿努德普塞卡尔·博利梅拉

此次演讲旨在及时回顾移动设备深度学习和人工智能技术领域的快速发展。在移动设备上启用深度学习具有多种优势，例如数据隐私和更快的响应时间。虽然传统的计算范式主要依赖于云计算和云连接，但该领域的最新突破已使众多移动应用程序成为可能。移动设备受到尺寸、重量、面积和功率因素以及计算能力的限制。针对在移动设备上部署深度学习的一些关键挑战，作者旨在介绍当前最先进的技术和算法以及它们与算法优化的关系，这些算法优化可简化计算并保持性能准确性。他们还旨在简要介绍这些算法在行业中的各种应用，从机器人和医疗保健到自动驾驶和国防，并通过实施和基准测试为它们提供支持。