DEZENTRALISIERTES VERTEILTES DEEP LEARNING

    公开(公告)号:DE112019004076T5

    公开(公告)日:2021-05-06

    申请号:DE112019004076

    申请日:2019-11-05

    Applicant: IBM

    Abstract: Verschiedene Ausführungsformen werden für dezentralisiertes verteiltes Deep Learning durch einen oder mehrere Prozessoren in einem Datenverarbeitungssystem bereitgestellt. Asynchrones verteiltes Schulen von einem oder mehreren Maschinenlernmodellen kann durch Generieren einer Liste von Nachbarknoten für jeden Knoten in einer Mehrzahl von Knoten und Erstellen eines ersten Threads für kontinuierliche Datenübertragung gemäß einer Operation zum Gewichtungsmanagement und eines zweiten Threads für kontinuierliche Berechnung eines Gradienten für jeden Knoten ausgeführt werden. Eine oder mehrere Variablen werden zwischen dem ersten Thread und dem zweiten Thread gemeinsam genutzt.

    Verfahren und System zum Kennzeichnen von durch Dinge im Internet der Dinge erzeugten Originaldaten

    公开(公告)号:DE102012218966B4

    公开(公告)日:2018-07-12

    申请号:DE102012218966

    申请日:2012-10-18

    Applicant: IBM

    Abstract: Diese Offenbarung betrifft ein Verfahren und ein System zum Kennzeichen von durch Dinge im Internet der Dinge (loT) erzeugten Originaldaten, wobei das Verfahren aufweist: Durchführen einer Relativitätserkennung an erworbenen Web-Nachrichten, um Web-Nachrichten zu erhalten, die einen Bezug zu verschiedenen Ereignissen aufweisen; Erwerben von in den zugehörigen Web-Nachrichten enthaltenen Adressinformationen; Ermitteln benachbarter Dinge für verschiedene Ereignisse auf der Grundlage der erworbenen Adressinformationen; und Kennzeichnen von durch die ermittelten benachbarten Dinge erzeugten Originaldaten mithilfe zumindest eines Teils des Inhalts der zugehörigen Web-Nachrichten als Metadaten. Mit dieser Erfindung können durch verschiedene Dinge erzeugten Originaldaten, die für Menschen unverständlich sind, Metadaten in natürlicher Sprache hinzugefügt werden, so dass es möglich ist, Abrufen und Data-Mining in natürlicher Sprache zu erreichen.

    APPARATUS AND METHODS FOR CO-LOCATION AND OFFLOADING OF WEB SITE TRAFFIC BASED ON TRAFFIC PATTERN RECOGNITION

    公开(公告)号:AU2003292269A1

    公开(公告)日:2004-06-30

    申请号:AU2003292269

    申请日:2003-11-14

    Applicant: IBM

    Abstract: Identifying traffic patterns to web sites based on templates that characterize the arrival of traffic to the web sites is provided. Based on these templates, determinations are made as to which web sites should be co-located so as to optimize resource allocation. Web sites whose templates are complimentary, i.e. a first web site having a peak in arrival traffic at time t1 and a second web site that has a trough in arrival traffic at time t1, are designated as being candidates for co-location. In addition, the templates identified for the traffic patterns of web sites are used to determine thresholds for offloading traffic to other servers. These thresholds include a first threshold at which offloading should be performed, a second threshold that takes into consideration the lead time needed to begin offloading, and a third threshold that takes into consideration a lag time needed to stop offloading of traffic.

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