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申请/专利权人：阿里巴巴集团控股有限公司
摘要：提供了用于预测数据中心中的计算机机房的能量效率的系统和方法，并且更具体地，提供了使用双塔深度学习架构来按优化的参数而预测计算机机房的电源使用效率PUE的系统和方法。所述双塔深度学习架构可以自动地根据数据和本体结构学习嵌入，并且可以包括两个子网络如捕获嵌入在本体中的领域知识的第一神经网络和根据输入预测PUE的第二神经网络的训练。可以为无监督的所述第一神经网络和可以为监督的所述第二神经网络的学习可以是同时的并且被称为混合学习，以及所述双塔深度学习架构也可以被称为混合学习神经网络HLNN架构。
主权项：1.一种方法，所述方法包括：接收与至少一个计算机机房相关联的多个组件的输入特征参数；基于所述输入特征参数训练第一神经网络和第二神经网络；以及基于所述第一神经网络的输出和所述第二神经网络的输出来预测所述至少一个计算机机房的电源使用效率PUE；所述第一神经网络被训练为使输入和输出之间的差最小化，所述第二神经网络是用于预测电源使用效率PUE的深度前馈神经网络；所述第一神经网络和所述第二神经网络共享包括输入层和概念层的共享结构；其中，所述第一神经网络和第二神经网络由包含多级节点的领域本体指导。
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权利要求：
百度查询： 阿里巴巴集团控股有限公司 混合学习神经网络架构
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