Sorting Data via a Look-Up-Table Neural Network and Self-Regulating Index
المؤلفون المشاركون
Zhao, Ying
Hu, Dongli
Huang, Dongxia
Liu, You
Yang, Zitong
Mao, Lei
Liu, Chao
Zhou, Fangfang
المصدر
العدد
المجلد 2020، العدد 2020 (31 ديسمبر/كانون الأول 2020)، ص ص. 1-13، 13ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2020-07-27
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
13
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
The so-called learned sorting, which was first proposed by Google, achieves data sorting by predicting the placement positions of unsorted data elements in a sorted sequence based on machine learning models.
Learned sorting pioneers a new generation of sorting algorithms and shows a great potential because of a theoretical time complexity ON and easy access to hardware-driven accelerating approaches.
However, learned sorting has two problems: controlling the monotonicity and boundedness of the predicted placement positions and dealing with placement conflicts of repetitive elements.
In this paper, a new learned sorting algorithm named LS is proposed.
We integrate a back propagation neural network with the technique of look-up-table in LS to guarantee the monotonicity and boundedness of the predicted placement positions.
We design a data structure called the self-regulating index in LS to tentatively store and duly update placement positions for eliminating potential placement conflicts.
Results of three controlled experiments demonstrate that LS can effectively control the monotonicity and boundedness, achieve a better time consumption than quick sort and Google’s learned sorting, and present an excellent stability when the data size or the number of repetitive elements increases.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Zhao, Ying& Hu, Dongli& Huang, Dongxia& Liu, You& Yang, Zitong& Mao, Lei…[et al.]. 2020. Sorting Data via a Look-Up-Table Neural Network and Self-Regulating Index. Complexity،Vol. 2020, no. 2020, pp.1-13.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1142093
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Zhao, Ying…[et al.]. Sorting Data via a Look-Up-Table Neural Network and Self-Regulating Index. Complexity No. 2020 (2020), pp.1-13.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1142093
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Zhao, Ying& Hu, Dongli& Huang, Dongxia& Liu, You& Yang, Zitong& Mao, Lei…[et al.]. Sorting Data via a Look-Up-Table Neural Network and Self-Regulating Index. Complexity. 2020. Vol. 2020, no. 2020, pp.1-13.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1142093
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1142093
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر