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Rafiki：面向分析服务的机器学习系统
本文介绍了 Rafiki 系统，它是一个能够在大数据分析、机器学习、云平台中为训练和推断提供服务的系统，其提供了分布式超参数调整和在线组合模型的功能，以实现低延迟和高准确度的平衡，在实验结果中表现出了高效、有效、可扩展和易用的特点。
PDF6 years ago
MM针对 IoT 大数据和流式分析的深度学习：一项调查
本文介绍了在 IoT 领域中使用深度学习技术进行分析和学习的综述，包括 IoT 数据的特征和处理方法，以及深度学习算法及其在 IoT 领域中的应用和挑战，同时讨论了智能 IoT 设备背景下应用深度学习的实现方法，以及在雾计算和云中心的运用。
PDF7 years ago
大数据分析中的张量填充算法
该论文从大数据分析的角度，提出了近期在 Tensor 补全算法方面的多项发展，包括 Tensor 补全算法、附加信息的 Tensor 补全算法、可伸缩的 Tensor 补完算法和动态 Tensor 补全算法。此外，论文总结了 Tensor
PDF7 years ago
KDD快速可扩展的分布式深度卷积自编码器用于 fMRI 大数据分析
本文介绍了一种快速和可扩展的分布式深度卷积自编码器模型，其使用卷积神经网络来处理 tfMRI 数据，以学习 tfMRI 数据的复杂层次结构，并实现了在大规模 GPU 集群上对 tfMRI 大数据进行分析，从而将神经科学的信息从海量 fMRI
PDF7 years ago
机器学习模型分析的改进：可视化分析的视角
本研究论文系统地总结了交互模型分析的三大类任务：理解、诊断和改进，旨在帮助用户高效解决实际的人工智能和数据挖掘问题，同时探讨了相关未来研究机会。
PDF7 years ago
SenseGen: 一种用于合成传感器数据的深度学习架构
本研究提出一种基于深度学习的神经网络生成器和鉴别器的架构，用于合成安全的人类感官数据，以保护隐私和改善大型数据分析，并提出了一种基于 LSTM 神经网络分辨真实和合成迹线的方法。实验结果表明，基于深度学习的鉴别器模型的准确性只有 50％左右
PDF7 years ago
MM面向网络的大数据缓存：从云端到边缘的迁移
提出了一种大数据缓存架构来实现在 5G 无线网络中对内容的主动缓存，通过使用大数据分析工具，数值研究结果表明在提高用户满意度和减轻回传负载等方面获得了显著的收益。
PDF8 years ago
大数据聚类草图与验证
本文提出了一种用于大数据分析的高效聚类框架 ——SkeVa family，它包括基于 k 均值聚类和核函数聚类的算法，并使用随机采样和一致性 (RANSAC) 思想进行降维和集合简化。此外还引入了一种基于离散度准则的算法。通过在大规模数据集
PDF9 years ago
大数据处理的新方法：张量网络和张量分解
本研究主要介绍了张量网络、张量分解、多元分析，低秩逼近以及大数据分析等多个方面，并讨论了其在异常检测、特征提取、分类、聚类分析、数据融合和集成、模式识别、预测建模、回归、时间序列分析和多元分析等领域中的潜在应用。
PDF10 years ago