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Fast Distributed Nonnegative Matrix Factorization and Completion for Big Data Analytics

机译:大数据分析的快速分布式非负矩阵分解和完成

摘要

Systems and methods are disclosed for operating a machine, by receiving training data from one or more sensors; training a machine learning module with the training data by: partitioning a data matrix into smaller submatrices to process in parallel and optimized for each processing node; for each submatrix, performing a greedy search for rank-one solutions; using alternating direction method of multipliers (ADMM) to ensure consistency over different data blocks; and controlling one or more actuators using live data and the learned module during operation.
机译:公开了通过从一个或多个传感器接收训练数据来操作机器的系统和方法。通过训练数据训练机器学习模块,方法是:将数据矩阵划分为较小的子矩阵,以并行处理并针对每个处理节点进行优化;对于每个子矩阵,对第一个解进行贪婪搜索;使用乘法器的交替方向方法(ADMM)以确保不同数据块之间的一致性;以及在运行期间使用实时数据和学习到的模块控制一个或多个执行器。

著录项

  • 公开/公告号US2016275416A1

    专利类型

  • 公开/公告日2016-09-22

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 NEC LABORATORIES AMERICA INC.;

    申请/专利号US201615063236

  • 发明设计人 RENQIANG MIN;DONGJIN SONG;

    申请日2016-03-07

  • 分类号G06N99;

  • 国家 US

  • 入库时间 2022-08-21 14:37:35

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