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公开(公告)号：CN111079082A
公开(公告)日：2020-04-28
申请号：CN201911330882.7
申请日：2019-12-20
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
IPC: G06F17/16
Abstract: 本说明书实施例公开了一种提高涉及稀疏矩阵计算速率的方法及系统。所述方法包括：获取稀疏矩阵，所述稀疏矩阵由至少一个非零值和所述至少一个非零值对应的坐标组成，所述坐标表示所述非零值在所述稀疏矩阵中的位置；所述坐标包括行坐标，所述行坐标表示所述非零值在所述稀疏矩阵中的行数；遍历所述稀疏矩阵，基于所述非零值对应的行坐标，生成所述至少一个非零值的至少一个访问索引；其中，所述访问索引表示所述非零值在所述至少一个非零值中被访问的顺序，行坐标相同的所述非零值对应的访问索引相邻；基于所述至少一个访问索引，访问所述至少一个非零值，并基于所述至少一个非零值进行矩阵计算。
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公开(公告)号：CN111291870B
公开(公告)日：2020-08-21
申请号：CN202010384220.4
申请日：2020-05-09
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
Abstract: 本说明书实施例公开了一种图深度学习中高维稀疏特征的处理方法及系统。所述方法包括：获取至少一个样本，并确定图数据中与所述至少一个样本对应的子图；遍历所述子图，从所述子图的节点获取非零特征；从参数机器中获取与所述非零特征对应的映射参数；其中，所述参数机器为模型训练过程中存放模型参数的机器，所述映射参数为将所述非零特征对应的高维向量映射到低维向量时所使用的参数；训练神经网络模型，对所述非零特征对应的映射参数进行优化，得到训练好的神经网络模型。
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公开(公告)号：CN111079082B
公开(公告)日：2023-03-10
申请号：CN201911330882.7
申请日：2019-12-20
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
IPC: G06F17/16
Abstract: 本说明书实施例公开了一种提高涉及稀疏矩阵计算速率的方法及系统。所述方法包括：获取稀疏矩阵，所述稀疏矩阵由至少一个非零值和所述至少一个非零值对应的坐标组成，所述坐标表示所述非零值在所述稀疏矩阵中的位置；所述坐标包括行坐标，所述行坐标表示所述非零值在所述稀疏矩阵中的行数；遍历所述稀疏矩阵，基于所述非零值对应的行坐标，生成所述至少一个非零值的至少一个访问索引；其中，所述访问索引表示所述非零值在所述至少一个非零值中被访问的顺序，行坐标相同的所述非零值对应的访问索引相邻；基于所述至少一个访问索引，访问所述至少一个非零值，并基于所述至少一个非零值进行矩阵计算。
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公开(公告)号：CN111291870A
公开(公告)日：2020-06-16
申请号：CN202010384220.4
申请日：2020-05-09
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
Abstract: 本说明书实施例公开了一种图深度学习中高维稀疏特征的处理方法及系统。所述方法包括：获取至少一个样本，并确定图数据中与所述至少一个样本对应的子图；遍历所述子图，从所述子图的节点获取非零特征；从参数机器中获取与所述非零特征对应的映射参数；其中，所述参数机器为模型训练过程中存放模型参数的机器，所述映射参数为将所述非零特征对应的高维向量映射到低维向量时所使用的参数；训练神经网络模型，对所述非零特征对应的映射参数进行优化，得到训练好的神经网络模型。
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