Raven Protocol (RAVEN)の編集履歴#1

  • 作成日時 : 2021/2/26 10:36
  • ユーザ名 : toppesu
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    簡単にまとめると

    ディープラーニングは費用と時間がかかります。画像認識、自然言語処理、コンピュータービジョンなどはすべて、構造とパターンを識別するために何百万ものパラメーターを抽出する必要があります。これは非常に計算集約的であり、従来の方法では、アーキテクチャに固有の遅延があります。


    • データを非常に小さな断片（バイト）にチャンクし、そのIDを維持し、行動を促すフレーズ（勾配計算）を使用してデバイスのホスト全体にデータを分散することで、レイテンシーを解決します。
記事全体

簡単にまとめると

ディープラーニングは費用と時間がかかります。画像認識、自然言語処理、コンピュータービジョンなどはすべて、構造とパターンを識別するために何百万ものパラメーターを抽出する必要があります。これは非常に計算集約的であり、従来の方法では、アーキテクチャに固有の遅延があります。


 

  • データを非常に小さな断片（バイト）にチャンクし、そのIDを維持し、行動を促すフレーズ（勾配計算）を使用してデバイスのホスト全体にデータを分散することで、レイテンシーを解決します。

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