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Parallelization of Bayesian Network Structure Learning

机译:贝叶斯网络结构学习的并行化

摘要

A master computing node directs parallel structure learning with intelligent computational task distribution. The master computing node may determine what families are to be used to score neighbors in a neighbor scoring process, and determine if the families have scores in a score cache. Families to be scored for the score cache may be marked and distributed for calculation among nodes in the computing cluster. The score cache may be updated to include the scored families, and the cluster synchronized with the score cache data.
机译:主计算节点通过智能计算任务分配指导并行结构学习。主计算节点可以确定在邻居计分过程中将使用哪些家庭对邻居进行评分,并确定家庭在分数缓存中是否具有分数。可以标记要为分数高速缓存存储的家庭,并在计算集群中的节点之间进行分配以进行计算。得分缓存可以被更新以包括得分家族,并且集群与得分缓存数据同步。

著录项

  • 公开/公告号US2008275827A1

    专利类型

  • 公开/公告日2008-11-06

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 ERIC Q. LI;WEI HU;

    申请/专利号US20040665901

  • 发明设计人 WEI HU;ERIC Q. LI;

    申请日2004-12-31

  • 分类号G06F15/18;G06F7/06;G06F17/30;

  • 国家 US

  • 入库时间 2022-08-21 20:13:08

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