[发明专利]用于贝叶斯网络结构学习的数据分区和临界区减小有效
| 申请号： | 200480044805.0 | 申请日： | 2004-12-31 |
| 公开（公告）号： | CN101095132A | 公开（公告）日： | 2007-12-26 |
| 发明（设计）人： | C·赖;W·胡 | 申请（专利权）人： | 英特尔公司 |
| 主分类号： | G06F15/18 | 分类号： | G06F15/18 |
| 代理公司： | 中国专利代理(香港)有限公司 | 代理人： | 曾祥夌;王忠忠 |
| 地址： | 美国加利*** | 国省代码： | 美国;US |
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| 摘要： | 在并行系统中，多个线程以并行方式操作以执行网络结构学习。将全局计分高速缓存分区成多个分割计分高速缓存，在一个实施例中，它们可以包括将计分高速缓存与要学习的结构的节点相关联。利用分割计分高速缓存，可以在分割邻居计分循环中执行学习，其中第一循环在分离的计分高速缓存分区上操作，并为第二循环将计分高速缓存分区热身。 | ||
| 搜索关键词： | 用于 贝叶斯 网络 结构 学习 数据 分区 临界 减小 | ||
【主权项】：
1.一种用于结构学习的方法，包括：将结构学习计分过程的计分计算任务分配给第一线程，所述第一线程针对所述计分计算任务仅访问全局计分高速缓存的第一分区，并计算在所述计分计算任务中使用的第一值；将附加的计分计算任务分配给第二线程，所述第二线程针对所述附加的计分计算任务访问所述全局计分高速缓存的第二分区，而不是所述全局计分高速缓存的第一分区，并并行地计算在所述附加的计分计算任务中使用的第二值；以及所述第一和第二线程分别将所述第一值和所述第二值存储在所述全局计分高速缓存的所述第一分区和所述全局计分高速缓存的所述第二分区。
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