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SYSTEM FOR DECENTRALIZED AND DISTRIBUTED DEEP LEARNING

机译:分散和深度学习的系统

摘要

The embodiments herein disclose a system (100) comprising a requester node (101) and a master node (102). The requester node (101) interacts directly with a user or through a computing device. The master node (102) integrates a data received from and transmitted to a plurality of sources. The master node (101) comprises a request pooler (103), a data collection node (104), a data repository (107), and a deep learning training distribution (DLTD) node (109). The request pooler (103) is connected to the requester node (101) through a unidirectional channel. The data collection node (104) is connected to a data source node (105) and a data annotator (106). The data repository (107) comprises a plurality of data sets collected from the data collection node (108). The DLTD node (109) is connected to plurality of computer nodes (110) and the data repository (107).
机译:本文的实施例公开了一种系统(100),其包括请求者节点(101)和主节点(102)。请求者节点(101)直接与用户交互或通过计算设备交互。主节点(102)集成从多个源接收并发送到多个源的数据。主节点(101)包括请求池(103),数据收集节点(104),数据存储库(107)和深度学习训练分配(DLTD)节点(109)。请求池(103)通过单向信道连接到请求者节点(101)。数据收集节点(104)连接到数据源节点(105)和数据注释器(106)。数据仓库(107)包括从数据收集节点(108)收集的多个数据集。 DLTD节点(109)连接到多个计算机节点(110)和数据存储库(107)。

著录项

  • 公开/公告号WO2020053883A1

    专利类型

  • 公开/公告日2020-03-19

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 MATELABS INNOVATIONS PVT. LTD;

    申请/专利号WO2019IN50655

  • 发明设计人 VISHWAKARMA RAHUL;AHIRWAR KAILASH;

    申请日2019-09-10

  • 分类号G06N3/08;G06N3/063;G06N20;

  • 国家 WO

  • 入库时间 2022-08-21 11:12:45

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