Использование HTMS для хранения и применения нейронных сетей

[lair]

Хранение нейронных сетей в таблично-сетевой СУБД HTMS имеет очевидные преимущества.

По сравнению с чем?

HTMS благодаря своей высокой производительности, которая, в свою очередь, является следствием табличной сетевой модели данных, обеспечит быструю загрузку в оперативную память необходимой в данный момент нейронной сети.

Быструю по сравнению с чем? В частности, можно, пожалуйста, увидеть конкретные измерения времени загрузки идентичных нейронных сетей для предлагаемого вами решения и для типовых существующих сейчас (хотя бы для pyTorch и Tensorflow)?

Особенности табличной сетевой модели данных и ее реализация в РТЬО дают возможность эффективно хранить в базе данных и читать из нее нейронные сети с десятками тысяч входных и скрытых узлов.

Аналогично: можно, пожалуйста, сравнения с существующими решениями?

[Arselon]

Здравствуйте! Ваши вопросы обоснованы и понятны. К сожалению, на проведение интересующих вас (да и меня тоже) исследований в настоящее время нет финансирования.

[lair]

Иными словами, ваши утверждения о преимуществах ни на чем не основаны.

[Arselon]

Основания есть, но они предварительные. Причина указана выше.

[lair]

Я не понимаю, что такое "предварительные основания". Вы либо померяли, либо нет. Если не померяли — это все wishful thinking.

И да, чтобы это померять, нужно не так много времени (меньше, чем на написание вашей статьи).