一种分布式神经网络架构,用于动态传感器选择,应用于带宽受限的身体传感器网络
原文中文,约500字,阅读约需1分钟。发表于: 。我們提出了一種動態感測器選擇方法,用於深度神經網絡(DNNs),能夠針對每個具體的輸入樣本推斷出最佳的感測器子集選擇,而不是對整個數據集使用固定選擇。我們通過 Gumbel-Softmax...
本文提出了一种动态传感器选择方法,用于深度神经网络(DNNs),能够针对每个具体的输入样本推断出最佳的传感器子集选择。通过Gumbel-Softmax技巧在端到端的方式中联合学习了这种动态选择。然后,展示了如何使用这种动态选择来增加无线传感器网络(WSN)的寿命,通过对每个节点允许传输的频率施加限制。最后,解释了如何在WSN的不同节点之间分配最佳通道的选择。通过在身体传感器网络的情境中验证了这种方法,分析了传输负载和任务准确性之间的权衡结果。