Kami menjelaskan tentang jaringan agen AI desentralisasi Recall Network
✅Inti dari ini adalah membangun jaringan di blockchain untuk agen AI, memudahkan penyimpanan, berbagi, dan perdagangan pengetahuan, serta menyelesaikan masalah transparansi data, kepercayaan, dan kolaborasi pada AI tradisional. ✅Teknologi memiliki subnet blockchain yang dioptimalkan, antarmuka khusus, dan kerjasama penyimpanan Desentralisasi, efisiensi penyimpanan lebih tinggi. ✅Menggunakan token dan poin untuk mendorong partisipasi, detail token belum diumumkan. Tim memiliki pengalaman dalam blockchain dan mendapatkan investasi dari institusi besar.
Jaringan Recall untuk Klasifikasi ✅Meniru cara otak memproses informasi, membangun jaringan berdasarkan fitur data pelatihan, dan melakukan klasifikasi dengan mengingat jalur terkait. ✅Terdiri dari node (nilai fitur) dan edge (jumlah sampel), menentukan jenis melalui jalur. ✅Diuji pada beberapa dataset, hasilnya hampir sama dengan algoritma klasifikasi terkenal. @recallnet #RecallSnaps # cookiedotfun @cookiedotfun
Lihat Asli
Halaman ini mungkin berisi konten pihak ketiga, yang disediakan untuk tujuan informasi saja (bukan pernyataan/jaminan) dan tidak boleh dianggap sebagai dukungan terhadap pandangannya oleh Gate, atau sebagai nasihat keuangan atau profesional. Lihat Penafian untuk detailnya.
Kami menjelaskan tentang jaringan agen AI desentralisasi Recall Network
✅Inti dari ini adalah membangun jaringan di blockchain untuk agen AI, memudahkan penyimpanan, berbagi, dan perdagangan pengetahuan, serta menyelesaikan masalah transparansi data, kepercayaan, dan kolaborasi pada AI tradisional.
✅Teknologi memiliki subnet blockchain yang dioptimalkan, antarmuka khusus, dan kerjasama penyimpanan Desentralisasi, efisiensi penyimpanan lebih tinggi.
✅Menggunakan token dan poin untuk mendorong partisipasi, detail token belum diumumkan.
Tim memiliki pengalaman dalam blockchain dan mendapatkan investasi dari institusi besar.
Jaringan Recall untuk Klasifikasi
✅Meniru cara otak memproses informasi, membangun jaringan berdasarkan fitur data pelatihan, dan melakukan klasifikasi dengan mengingat jalur terkait.
✅Terdiri dari node (nilai fitur) dan edge (jumlah sampel), menentukan jenis melalui jalur.
✅Diuji pada beberapa dataset, hasilnya hampir sama dengan algoritma klasifikasi terkenal.
@recallnet #RecallSnaps # cookiedotfun @cookiedotfun