“焦英翔”申请（专利权）人搜索_中国专利权人_发明人_技术持有人_科研专家_钻瓜专利网

钻瓜专利网为您找到相关结果20个，建议您升级VIP下载更多相关专利

[发明专利]数据处理方法及装置-CN202010406485.X有效
发明人： 焦英翔;石光川 -专利权人：第四范式（北京）技术有限公司
申请日： 2020-05-13 - 公布日： 2023-06-13 - 主分类号： G06F16/22 文献下载
摘要：公开了一种数据处理方法及装置。包括：获取第一数据表的切分点；使用切分点对第一数据表进行切分，以得到第一数量个区块；将第一数量个区块分配给第二数量个计算节点进行处理，其中，第一数量大于或等于第二数量。由此，可以提高数据处理效率。
数据处理方法装置

[发明专利]执行机器学习的分布式系统及其方法-CN201911250726.X有效
发明人：陈雨强;杨强;戴文渊;焦英翔;涂威威;石光川 -专利权人：第四范式（北京）技术有限公司
申请日： 2017-08-30 - 公布日： 2023-03-24 - 主分类号： G06N20/00 文献下载
摘要：提供了一种执行机器学习的分布式系统及其方法，所述系统包括：多个计算装置，其中，每个计算装置被配置为针对各自的数据记录来执行数据流式计算，其中，所述数据流式计算表示为一个或多个有向无环图；参数存储器，用于维护机器学习模型的参数，其中，在执行训练机器学习模型的数据流式计算时，计算装置利用从参数存储器获取的参数来针对各自的数据记录执行关于机器学习模型训练的运算，并且，参数存储器根据计算装置的运算结果来更新所述参数；并且/或者，在执行利用机器学习模型进行预估的数据流式计算时，计算装置利用从参数存储器获取的参数来针对各自的数据记录执行关于机器学习模型预估的运算。由此，可减少机器学习的运算开销。
执行机器学习分布式系统及其方法

[发明专利]利用多线程执行计算图的方法和系统-CN202211184997.1在审
发明人：孙承根;焦英翔;石光川 -专利权人：第四范式（北京）技术有限公司
申请日： 2018-09-06 - 公布日： 2022-12-30 - 主分类号： G06F9/48 文献下载
摘要：提供一种利用多线程执行计算图的方法和系统，所述方法包括：获取包括至少一个操作的计算图，其中，在计算图中声明有所述至少一个操作的操作数据在内存空间的相对索引；创建多个第一线程，并为每个第一线程分配相应的内存空间；为每个第一线程复制所述计算图；根据所述多个第一线程各自的内存空间的起始地址以及所述相对索引来执行所述计算图所包括的所述至少一个操作。在根据本发明的实施例的利用多线程执行计算图的方法和系统中，可以直接在分布式环境下拷贝计算图，以达到数据并行加速的目的，同时这种相对索引的声明方式不涉及分布式逻辑，不需要用户考虑如何处理多线程逻辑，降低了用户的使用成本和开发难度。
利用多线程执行计算方法系统

[发明专利]用于执行多机器学习任务的分布式系统及其方法-CN202210960020.8在审
发明人：郑淇木;焦英翔;石光川 -专利权人：第四范式（北京）技术有限公司
申请日： 2019-08-16 - 公布日： 2022-11-15 - 主分类号： G06N20/00 文献下载
摘要：提供了一种用于执行多机器学习任务的分布式系统及其方法。所述分布式系统包括：多个计算装置，被配置为分别获取指定数据集的不同部分数据，并共同执行多个机器学习任务；其中，每个计算装置被配置为：基于自身所获取的部分数据并行地执行所述多个机器学习任务，其中，所述多个机器学习任务为多个模型训练任务或多个模型预测任务。根据所述分布式系统及其方法，能够有效缩短完成多个机器学习任务所需的时间。
用于执行机器学习任务分布式系统及其方法

[发明专利]利用多线程执行计算图的方法和系统-CN201811037341.0有效
发明人：孙承根;焦英翔;石光川 -专利权人：第四范式（北京）技术有限公司
申请日： 2018-09-06 - 公布日： 2022-08-16 - 主分类号： G06F9/48 文献下载
摘要：提供一种利用多线程执行计算图的方法和系统，所述方法包括：获取包括至少一个操作的计算图，其中，在计算图中声明有所述至少一个操作的操作数据在内存空间的相对索引；创建多个第一线程，并为每个第一线程分配相应的内存空间；为每个第一线程复制所述计算图；根据所述多个第一线程各自的内存空间的起始地址以及所述相对索引来执行所述计算图所包括的所述至少一个操作。在根据本发明的实施例的利用多线程执行计算图的方法和系统中，可以直接在分布式环境下拷贝计算图，以达到数据并行加速的目的，同时这种相对索引的声明方式不涉及分布式逻辑，不需要用户考虑如何处理多线程逻辑，降低了用户的使用成本和开发难度。
利用多线程执行计算方法系统

[发明专利]用于执行多机器学习任务的分布式系统及其方法-CN201910759163.0有效
发明人：郑淇木;焦英翔;石光川 -专利权人：第四范式（北京）技术有限公司
申请日： 2019-08-16 - 公布日： 2022-07-05 - 主分类号： G06N20/00 文献下载
摘要：提供了一种用于执行多机器学习任务的分布式系统及其方法。所述分布式系统包括：多个计算装置，被配置为分别获取指定数据集的不同部分数据，并共同执行多个机器学习任务；其中，每个计算装置被配置为：基于自身所获取的部分数据并行地执行所述多个机器学习任务，其中，所述多个机器学习任务为多个模型训练任务或多个模型预测任务。根据所述分布式系统及其方法，能够有效缩短完成多个机器学习任务所需的时间。
用于执行机器学习任务分布式系统及其方法

[发明专利]处理数据表及自动训练机器学习模型的方法和系统-CN202011205070.2在审
发明人：王海;焦英翔;李文昊;涂威威 -专利权人：第四范式（北京）技术有限公司
申请日： 2020-11-02 - 公布日： 2022-05-06 - 主分类号： G06F16/22 文献下载
摘要：提供了一种处理数据表及自动训练机器学习模型的方法和系统。所述处理数据表的方法包括：获取关于多个数据表的表关系配置信息，其中，所述表关系配置信息包括：两两数据表之间的关联关系；基于所述表关系配置信息，将所述多个数据表拼接成一个基础样本表；基于所述基础样本表中的字段生成关于所述字段的衍生特征，并将生成的衍生特征并入所述基础样本表形成包括多条机器学习样本的样本表。
处理数据表自动训练机器学习模型方法系统

[发明专利]用于获取连续特征的分布式系统及其方法-CN202010229130.8有效
发明人：罗远飞;焦英翔;郑淇木;石光川 -专利权人：第四范式（北京）技术有限公司
申请日： 2020-03-27 - 公布日： 2021-06-08 - 主分类号： H04L29/08 文献下载
摘要：提供了一种用于获取连续特征的分布式系统及其方法。所述分布式系统包括：多个节点装置，被配置为并行地对指定数据集的数据样本中的至少一个离散字段进行连续化处理，以得到与每个离散字段对应的连续特征；其中，所述多个节点装置按照所述指定数据集中的数据样本的排序获取每轮需要其处理的数据样本，排序越靠前的数据样本越早被节点装置获取，其中，每个节点装置针对每一个需要连续化处理的离散字段，基于本轮从服务器获取的关于该离散字段的历史统计结果，获取与本轮需要其处理的数据样本中的该离散字段的字段值对应的连续特征的特征值，并将所述字段值发送到服务器，以由服务器基于所述字段值更新关于该离散字段的历史统计结果。
用于获取连续特征分布式系统及其方法

[发明专利]基于任务并行处理数据流的方法、装置、设备及存储介质-CN202010584436.5在审
发明人：杨强;陈雨强;戴文渊;焦英翔;石光川 -专利权人：第四范式（北京）技术有限公司
申请日： 2017-12-20 - 公布日： 2020-10-09 - 主分类号： G06F16/2453 文献下载
摘要：本发明公开了一种数据流并行处理的方法、装置、设备及存储介质。通过确定的多个工作线程之中的每一个工作线程，分别从任务队列中取出待处理任务，以针对取出的待处理任务进行处理，其中，待处理任务由数据流之中的待操作分批数据与数据流处理之中的相应操作步骤打包而成。本发明公开的这种基于任务生成式的并行化运行机制，对于基于不同操作步骤打包生成的任务，在实际运行过程中会根据其耗时自动地调整并行度。
基于任务并行处理数据流方法装置设备存储介质

[发明专利]计算图的并行执行方法和设备-CN202010305797.1在审
发明人：孙承根;焦英翔 -专利权人：第四范式（北京）技术有限公司
申请日： 2018-12-28 - 公布日： 2020-08-11 - 主分类号： G06F9/48 文献下载
摘要：提供了一种计算图的并行执行方法和设备。所述方法包括：构建与计算任务对应的计算图，其中，计算图包括运算节点、数据节点以及连接运算节点与数据节点之间的边；根据计算任务来确定计算图的并行执行方式，其中，并行执行方式为以下方式之一或以下方式之中的至少两种方式的组合：运算节点内并行执行、运算节点间并行执行、计算图间并行执行；以及在多个线程中根据确定的并行执行方式来执行所述计算图，其中，运算节点内并行执行是指计算图中的至少一个单独运算节点通过不同的线程来并行执行；运算节点间并行执行是指计算图中的不同运算节点通过不同的线程来并行执行；计算图间并行执行是指计算图及其至少一个副本通过不同的线程来并行执行。
计算并行执行方法设备

[发明专利]实现自动机器学习的方法及装置-CN202010219796.5在审
发明人：罗远飞;焦英翔;涂威威 -专利权人：第四范式（北京）技术有限公司
申请日： 2020-03-25 - 公布日： 2020-06-26 - 主分类号： G06N20/00 文献下载
摘要：公开了一种实现自动机器学习的方法及装置。获取用户设定的用于表征至少部分机器学习建模过程的过程配置信息，所述过程配置信息包括一个或多个操作步骤；获取用户针对所述至少部分机器学习建模过程设定的参数配置信息，所述参数配置信息包括所述操作步骤涉及的至少部分操作参数的取值空间；基于所述过程配置信息和基于所述参数配置信息确定的所述至少部分操作参数的不同取值组合，执行所述至少部分机器学习建模过程，得到多个执行结果；以及根据所述多个执行结果输出所述至少部分操作参数的优选取值。由此，通过获取用户设定的过程配置信息和参数配置信息，就可以实现自动机器学习，从而可以降低自动机器学习的开发成本。
实现自动机器学习方法装置

[发明专利]基于任务并行处理数据流的方法、装置、设备及存储介质-CN201711381582.2有效
发明人：杨强;陈雨强;戴文渊;焦英翔;石光川 -专利权人：第四范式（北京）技术有限公司
申请日： 2017-12-20 - 公布日： 2020-06-26 - 主分类号： G06F16/2453 文献下载
摘要：本发明公开了一种数据流并行处理的方法、装置、设备及存储介质。通过确定的多个工作线程之中的每一个工作线程，分别从任务队列中取出待处理任务，以针对取出的待处理任务进行处理，其中，待处理任务由数据流之中的待操作分批数据与数据流处理之中的相应操作步骤打包而成。本发明公开的这种基于任务生成式的并行化运行机制，对于基于不同操作步骤打包生成的任务，在实际运行过程中会根据其耗时自动地调整并行度。
基于任务并行处理数据流方法装置设备存储介质

[发明专利]执行多个神经网络的计算的方法和计算装置-CN201811131524.9在审
发明人：孙承根;罗远飞;焦英翔 -专利权人：第四范式（北京）技术有限公司
申请日： 2018-09-27 - 公布日： 2020-04-03 - 主分类号： G06N3/04 文献下载
摘要：一种执行多个神经网络的计算的方法和计算装置。所述方法包括由计算机执行的如下步骤：当多个神经网络的一个相应层的结构相同时，将所述多个神经网络的该相应层拼接成一个拼接层，将该相应层的原输入张量拼成一个比原输入张量高一维的张量；通过将高一维的张量输入到拼接层，以得到拼接层的输出张量的方式完成关于该相应层的计算；当多个神经网络的顺序连接的多个相应层的结构分别对应相同时，将所述多个神经网络的多个相应层中的第一个相应层拼接成第一拼接层；将所第一个相应层的原输入张量拼成一个比原输入张量高一维的张量；通过将所述高一维的张量输入到第一拼接层，以得到所述第一拼接层的输出张量的方式完成关于所述第一个相应层的计算。
执行神经网络计算方法装置

[发明专利]计算图的并行执行方法和设备-CN201811618988.2有效
发明人：孙承根;焦英翔 -专利权人：第四范式（北京）技术有限公司
申请日： 2018-12-28 - 公布日： 2020-03-31 - 主分类号： G06F9/48 文献下载
摘要：提供了一种计算图的并行执行方法和设备。所述方法包括：构建与计算任务对应的计算图，其中，计算图包括运算节点、数据节点以及连接运算节点与数据节点之间的边；根据计算任务来确定计算图的并行执行方式，其中，并行执行方式为以下方式之一或以下方式之中的至少两种方式的组合：运算节点内并行执行、运算节点间并行执行、计算图间并行执行；以及在多个线程中根据确定的并行执行方式来执行所述计算图，其中，运算节点内并行执行是指计算图中的至少一个单独运算节点通过不同的线程来并行执行；运算节点间并行执行是指计算图中的不同运算节点通过不同的线程来并行执行；计算图间并行执行是指计算图及其至少一个副本通过不同的线程来并行执行。
计算并行执行方法设备

[发明专利]用于训练机器学习模型的方法及系统-CN201811041753.1在审
发明人：孙承根;焦英翔;石光川 -专利权人：第四范式（北京）技术有限公司
申请日： 2018-09-07 - 公布日： 2020-03-20 - 主分类号： G06N20/00 文献下载
摘要：提供了一种用于训练机器学习模型的方法及系统。所述方法包括：获取用于限定机器学习模型的训练过程的配置；以及使用针对机器学习模型的模型训练框架对获取的配置进行解析，并执行解析得到的用于训练机器学习模型的处理逻辑，以训练出机器学习模型，其中，用于限定机器学习模型的训练过程的配置包括以下配置之中的至少一种：算法配置，用于限定用于训练机器学习模型的机器学习算法的运算逻辑；输入配置，用于限定所述机器学习算法的输入数据；参数配置，用于限定机器学习模型的参数；以及环境配置，用于限定训练机器学习模型时的环境。根据所述方法及系统，能够基于用于限定机器学习模型的训练过程的配置训练出机器学习模型。
用于训练机器学习模型方法系统

1
2
下一页»
尾页
共 20 条