Morphware(XMW币)是一个去中心化的机器学习系统,通过拍卖闲置的计算能力来奖励加速器所有者。如今,随着机器学习技术被广泛应用于各种应用领域,机器学习对在线服务变得至关重要。
Morphware是一个去中心化的机器学习系统,它通过拍卖闲置的计算能力来奖励加速器所有者,然后促进相关子程序,这些子程序可以代表数据科学家以去中心化的方式训练和测试机器学习模型。
机器学习模型的类型包括监督、半监督或无监督学习算法。
监督学习算法的训练可以看作是寻找适用于一组输入或预测所需输出的最佳权重组合。
这项工作的动力在于计算复杂性。用于渲染视频游戏的硬件也可以加速监督学习算法的训练。
XMW代币经济学
Morphware代币的总供应量为1,232,922,769,可销毁,但不可铸造。
通过由Morphware设计、开发和部署的网站,用户可以购买平台代币。
第一个月将出售的Morphware代币总量不到2%。
Morphware的工作原理
机器学习模型的过程是数据分析,然后在模型选择和特征工程之间徘徊的迭代循环。这项工作的目的是通过创建可加速工作负载的分散式计算机网络来帮助数据科学家等最终用户更快地进行迭代。
最终用户通过密封投标、第二价格反向拍卖与工作节点配对并向其付费。他们使用Morphware代币向工作节点付费以训练他们的模型,并向验证器节点付费以测试工作节点训练的模型。
网络成员的角色和职责包括两种自主的对等类型。要使用Morphware,最终用户只需以Jupyter笔记本或Python文件的形式上传他们的模型、训练和测试数据。
接下来,他们需要指定目标准确度水平,并预测达到该准确度水平需要多长时间。单击“提交”即可完成。终端用户提交模型,由工作节点进行训练,再由验证节点进行测试。同时,工作节点是通过训练终端用户提交的模型来赚取代币的节点。
验证者是通过测试工作人员训练的模型来赚取代币的节点。一旦最终用户提交模型,它将通过平台由工作人员进行训练并由验证者进行测试,该平台通过其后端守护进程与网络通信。
守护进程不仅负责为最终用户通过客户端提交的内容创建算法及其各自的数据集,还负责将初始工作请求发送给智能合约。
此外,守护进程还负责由工作者和验证者对模型进行训练和测试。对等协助交付允许将算法和相应的数据集从最终用户传播到工作人员或验证者。但是,来自最终用户的初始工作要求以及来自工人或验证者对最终用户的相关回应都发布到智能合约中。
最初的工作要求包括训练期的预计运行时间、算法相关的磁铁、训练集和测试数据集。工作人员的回复包含他们训练的模型的磁力链接,随后该模型会由许多验证者进行测试。如果训练的模型达到了所需的性能阈值,那么工作人员和验证者将获得代币作为奖励。