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基于人工智能的创新数据结构研究
前言
深度神经网络作为一种典型的人工智能应用，依赖于高效的数据存储和处理能力。为满足大规模神经网络计算的需求，新的数据结构被提出，例如稀疏矩阵和图结构等。通过创新的数据结构来优化神经网络的存储和计算性能，可以在减少计算量的同时提升模型的训练速度和预测精度。
在分布式计算环境中，人工智能模型的训练通常需要依赖大量的数据分布式存储。为了提高分布式存储和计算的效率，创新的数据结构如分布式哈希表、跳表等被广泛应用。这些数据结构能够实现高效的数据分片与检索，为大规模人工智能系统提供支撑，同时提高系统的稳定性和容错性。
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