科技爱好者和未来主义者一直都在对可能的未来科技设备做出预测。有时他们的猜测会化为乌有，有时他们完全是错的，但可以肯定的是：在技术领域，总会有一些令人期待的事物。例如，通信、娱乐和健康行业在技术创新方面正经历稳定的增长浪潮，而且这种浪潮似乎不会很快放缓。

物联网指的是世界各地数十亿个连接到互联网的物理设备，所有设备都在收集和共享数据。得益于超低价电脑芯片的到来和无线网络的普及，任何东西都有可能成为物联网的一部分，小到一粒药片，大到一架飞机。物联网将这些不同的对象连接起来并为其添加传感器，为设备增加了一定程度的数字智能，从而使其能够在人类不干涉的情况下进行实时数据通信。

本文为了让初学者更加简单、直观地理解神经网络在训练中的技巧，以及明白为什么这样做能有效地提高训练效率，将神经网络中的本质过程一一阐述，弄清楚这些原理对初学者大有裨益。

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在本文中，我们将定义M2M和IoT，并探讨二者之间的主要区别。了解了二者之间的区别之后，将可以确定哪一个可以更好地为你的业务应用提供服务。

在机器学习的有监督学习算法中，我们的目标是学习出一个稳定的且在各个方面表现都较好的模型，但实际情况往往不这么理想，有时我们只能得到多个有偏好的模型（弱监督模型，在某些方面表现的比较好）。集成学习就是组合这里的多个弱监督模型以期得到一个更好更全面的强监督模型......

物联网（IoT）在市场中发展迅速，并且业务战略也在不断变化，而针对IoT设备的网络威胁也在不断增加。因此，优化和支持物联网安全性以提高社会的适应能力至关重要。

深度信念网络（Deep Belief Nets），是一种概率生成模型，能够建立输入数据和输出类别的联合概率分布。深度信念网络通过采用逐层训练的方式，解决了深层次神经网络的优化问题，通过逐层训练为整个网络赋予了较好的初始权值，使得网络只要经过微调就可以达到最优解。