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在联邦学习中,计算是如何被卸载的?
在联邦学习中,计算卸载主要是通过将训练任务分配到多个设备上来实现,而不是依赖于中央服务器进行所有计算。这种去中心化的方法允许设备(如智能手机或物联网设备)在本地进行机器学习模型的重负载训练。每个设备处理自己的数据,计算模型更新,然后仅与中央
向量搜索如何处理大型数据集?
矢量搜索通过允许用户使用矢量嵌入跨不同媒体类型 (例如图像,音频和视频) 进行查询来增强多媒体搜索。这种方法超越了传统的基于关键字的方法,后者通常无法捕获多媒体数据的语义内容。通过将多媒体内容表示为高维向量,向量搜索可以识别仅通过关键字无法
边缘AI系统如何在设备之间进行扩展?
边缘AI系统通过利用本地处理、模块化架构和高效的模型管理,在设备之间进行扩展。这些系统在数据生成的设备上进行数据处理和推理,从而减少了与集中式云服务器的持续通信需求。通过这样做,边缘AI最小化了延迟,节省了带宽,并增强了隐私,因为敏感数据不