技术编号:26803703
提示:您尚未登录,请点 登 陆 后下载,如果您还没有账户请点 注 册 ,登陆完成后,请刷新本页查看技术详细信息。.本申请涉及新一代信息技术领域,特别是涉及一种数据处理方法及装置。背景技术.稀疏模型是输入样本中包含离散输入(categorical inputs/sparse inputs)特征的机器学习模型,广泛应用在搜索、广告以及推荐等领域。稀疏模型具有参数量大的特点,因此通常需要基于分布式计算集群才能完成对稀疏模型的训练,目前对稀疏模型的训练主要基于cpu(central processing unit,中央处理器)集群。然而,发明人发现,目前对稀疏模型的训练过程往往需要耗费较长时间,导致训练效率低...
注意:该技术已申请专利,请尊重研发人员的辛勤研发付出,在未取得专利权人授权前,仅供技术研究参考不得用于商业用途。
该专利适合技术人员进行技术研发参考以及查看自身技术是否侵权,增加技术思路,做技术知识储备,不适合论文引用。
请注意,此类技术没有源代码,用于学习研究技术思路。