一种用于深度学习的工作量证明共识方法及系统
基本信息
| 申请号 | CN202110764728.1 | 申请日 | - |
| 公开（公告）号 | CN113254980A | 公开（公告）日 | 2021-08-13 |
| 申请公布号 | CN113254980A | 申请公布日 | 2021-08-13 |
| 分类号 | G06F21/60;G06F21/64;G06Q10/06;G06Q20/38;G06Q20/40;G06K9/62 | 分类 | 计算；推算；计数; |
| 发明人 | 石宁;姜冲;李天莹;朱晓罡 | 申请（专利权）人 | 南京可信区块链与算法经济研究院有限公司 |
| 代理机构 | 北京弘权知识产权代理有限公司 | 代理人 | 郭放;许伟群 |
| 地址 | 210031 江苏省南京市中国（江苏）自由贸易试验区南京片区研创园团结路99号孵鹰大厦1515室 | ||
| 法律状态 | - | ||
摘要
| 摘要 | 本申请公开了一种用于深度学习的工作量证明共识方法及系统，利用智能合约编写代码调用组件库中的组件，构建深度学习的网络结构。如果要进行监督学习就可以构建适用于监督学习的网络结构，如果要进行无监督学习就可以构建适用于无监督学习的网络结构，按需配置，非常灵活，几乎适用于所有深度学习模型的训练。有效解决了现有技术中在共识系统中嵌入深度学习模型训练器，使得深度学习的网络结构被固化，缺乏灵活配置特性的问题。 |
