Raven Protocol (RAVEN)の編集履歴#2

  • 作成日時 : 2021/2/26 10:38
  • ユーザ名 : toppesu
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    何がすごいのか？

    ・分散型および分散型

    深層学習トレーニングプロトコル

    ​

    ・費用対効果が高く、より迅速なトレーニングの提供

    ディープニューラルネットワーク





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。

何がすごいのか？

・分散型および分散型 

深層学習トレーニングプロトコル

​

・費用対効果が高く、より迅速なトレーニングの提供

ディープニューラルネットワーク





どんな技術か？

誰が作っているのか？

これまでの実績

今後の将来性は？

議論になっていること

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