[发明专利]一种用于深度学习的工作量证明共识方法及系统有效
| 申请号： | 202110764728.1 | 申请日： | 2021-07-07 |
| 公开（公告）号： | CN113254980B | 公开（公告）日： | 2022-02-15 |
| 发明（设计）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 |
| 主分类号： | G06F21/60 | 分类号： | G06F21/60;G06F21/64;G06Q10/06;G06Q20/38;G06Q20/40;G06K9/62 |
| 代理公司： | 北京弘权知识产权代理有限公司 11363 | 代理人： | 郭放;许伟群 |
| 地址： | 210031 江苏省南京市中国（江苏）自由*** | 国省代码： | 江苏;32 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 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。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 用于 深度 学习 工作量 证明 共识 方法 系统 | ||
【主权项】：
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