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STRUCTURAL DATA MATCHING USING NEURAL NETWORK ENCODERS

机译:使用神经网络编码器进行结构数据匹配

摘要

Implementations of the present disclosure include methods, systems, and computer-readable storage mediums for receiving first and second data sets, both the first and second data sets including structured data in a plurality of columns, for each of the first data set and the second data set, inputting each column into an encoder specific to a column type of a respective column, the encoder providing encoded data for the first data set, and the second data set, respectively, providing a first multi-dimensional vector based on encoded data of the first data set, providing a second multi-dimensional vector based on encoded data of the second data set, and outputting the first multi-dimensional vector and the second multi-dimensional vector to a loss-function, the loss-function processing the first multi-dimensional vector and the second multi-dimensional vector to provide an output, the output representing matched data points between the first and second data sets.
机译:本公开的实施方式包括用于针对第一数据集和第二数据集中的每一个接收第一数据集和第二数据集的方法,系统和计算机可读存储介质,第一数据集和第二数据集都包括多列中的结构化数据。数据集,将每一列输入特定于相应列的列类型的编码器中,该编码器分别为第一数据集和第二数据集提供编码数据,并基于的编码数据提供第一多维矢量第一数据集,基于第二数据集的编码数据提供第二多维矢量,并将第一多维矢量和第二多维矢量输出到损失函数,损失函数处理第一多维向量和第二多维向量以提供输出,该输出表示第一数据集和第二数据集之间的匹配数据点。

著录项

  • 公开/公告号EP3547549A1

    专利类型

  • 公开/公告日2019-10-02

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 SAP SE;

    申请/专利号EP20180196739

  • 发明设计人 SHANMUGAMANI RAJALINGAPPAA;ZHANG JIAXUAN;

    申请日2018-09-26

  • 分类号H03M7/30;G06N3/02;G06N5/04;

  • 国家 EP

  • 入库时间 2022-08-21 12:27:24

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