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NB-IoT和Cat.1迎来新的发展机遇

随着2G/3G退网的消息甚嚣尘上，2G/3G退网已成大势所趋。在物联网领域，2G/3G此前承载了较多的物联网用户，因此2G/3G减频退网就需要有非常成熟的替代方案。今年5月，工信部办公厅发布的《关于深入推进移动物联网全面发展的通知》指出，在保障存量物联网终端网络服务水平的同时，引导新增物联网终端不再使用2G/3G网络，推动存量2G/3G物联网业务向NB-IoT/4G(Cat1)/5G网络迁移。

技术支撑标准，标准引领产业。我国物联网相关研究机构和企业积极参与物联网国际标准化工作，在ISO/IEC、ITU-T、3GPP等标准组织取得了重要地位。值得一提的是，今年7月9日，NB-IoT技术正式纳入5G标准体系，为其在未来的持续演进和发展铺平了道路，进一步坚定产业链上下游的信心。数据显示，截至2020年6月底，蜂窝物联网连接数已达到11.06亿，与2019年底相比增加了0.78亿，按此发展速度，NB-IoT的基础设施建设将会有进一步增长的空间，不仅会给物联网用户提供优质的网络服务，还会进一步实现覆盖的广度和深度。
 

标量值能量函数F（x，y）可以被测量，包括：

• 测量x和y之间的兼容性。

• 低能量：y是x的最佳预测

• 高能量：y是x的最差预测

同时，它也有无条件的模型版本。

在训练方面，首先将能量函数参数化，在获取训练数据，最后计算出新Shape。这个过程通常有两种方法，一是对比法（Contrastive Methods），二是建构法（Architectural Methods）。
 

LeCun在在业界和学术界颇具影响力。目前，他在Facebook公司担任人工智能研究院院长一职，同时也在纽约大学、Courant 数学科学研究所、神经科学中心和电气与计算机工程系等担任要职。

2019年11月，LeCun代表Facebook参加了《Using Physical Insights for Machine Learning》主题研讨会，并发表了名为《基于能量的自监督学习（Energy-Based Self-Supervised Learning）》的主题演讲。

在这篇演讲中，LeCun详细介绍了基于能量的学习方法在解决现有挑战方面的可能性。

近几年，深度学习在计算机感知、自然语言理解和控制方面取得了重大进展。但这些成功在很大程度上都依赖于监督学习或无模型强化学习。其中，监督学习是从标记的训练数据来推断一个功能的机器学习任务。强化学习分为有模型和无模型两种策略，前者区别与后者的特点是，有模型的方法主要学习前向状态转移模型p(st+1|st,at)，而无模型方法则不是。

从现有研究来看，无论是监督学习，还是无模型强化学习都存在明显的局限性。前者需要人类提供大量数据标签，后者需要机器学习动作回报最大化。

也就是说，监督学习只适用于特定任务，即使是学习简单的任务；强化学习也需要与环境进行大量的交互。例如，它在游戏和仿真工作中十分有效，但在现实世界很难奏效。

但如果存在一款模型能够像人类或动物那样，只需要少量观察和互动就能学习大量与任务无关的知识，那么这些现实困境就可以被很好的解决。而这款模型必须依靠自监督学习（Self-Supervised Learning，简称SSL）方法。

LeCun认为，SSL是深度学习的『未来』，基于能量的SSL可以在回避概率的同时处理不确定性。以下是基于能量的SSL模型：

（编辑：宜春站长网）

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