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Deep learning for the internet of things:Potential benefits and use-cases

Digital Communications and networks 2021年第4期7卷 526-542页

作者： Tausifa jan Saleem Mohammad Ahsan Chishti Department of Computer Science and Engineering National Institute of TechnologySrinagarJ&KIndia

The massive number of sensors deployed in the Internet of Things(IoT)produce gigantic amounts of data for facilitating a wide range of *** Learning(DL)would undoubtedly play a role in generating valuable inferences from this massive volume of data and hence will assist in creating smarter *** this regard,exploring the potential of DL for IoT data analytics becomes highly *** paper begins with a concise discussion on the Deep neural network(Dnn)and its different *** potential benefits that DL will bring to the IoT are also ***,a detailed review of DL-driven IoT use-cases is ***,this paper formulates a DL-based model for Human Activity Recognition(har).It carries out a performance comparison of the proposed model with other machine learning techniques to delineate the superiority of the DL model over other *** from enlightening the potential of DL in IoT applications,this paper will serve as an impetus to encourage advanced research in the realm of DL-driven IoT applications.

关键词： Internet of things(IoT) Deep learning Convolutional neural network Recurrent neural network Long short term memory

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