鸭脑：现代数据库引擎中的神经网络训练与推理

Maximilian E. Schüle; Thomas Neumann; Alfons Kemper

鸭脑：现代数据库引擎中的神经网络训练与推理

数据库 2024-01-01 v1 机器学习

作者: Maximilian E. Schüle , Thomas Neumann , Alfons Kemper

摘要

尽管数据库系统在数据访问和操作方面表现出色，但其关系模型阻碍了数据科学家用SQL表述机器学习算法。然而，我们认为现代数据库系统对于用关系代数表达的机器学习算法表现良好。为克服关系模型的障碍，本文展示了如何将数据转换为关系表示以在SQL中训练神经网络：我们首先描述了用于数据转换、模型训练和推理的SQL-92构建块，以及使用扩展数组数据类型的对应实现。然后，我们比较了使用数组数据类型进行模型训练和推理的实现与仅使用SQL-92关系表示的实现。在运行时和内存消耗方面的评估证明了现代数据库系统对矩阵代数的适用性，尽管专门的数组数据类型比关系表示中的矩阵表现更好。

关键词

神经网络数据库引擎 SQL 关系代数矩阵代数数组数据类型机器学习

引用

@article{arxiv.2312.17355,
  title  = {The Duck's Brain: Training and Inference of Neural Networks in Modern Database Engines},
  author = {Maximilian E. Schüle and Thomas Neumann and Alfons Kemper},
  journal= {arXiv preprint arXiv:2312.17355},
  year   = {2024}
}

备注

14 pages, 13 figures

鸭脑：现代数据库引擎中的神经网络训练与推理

摘要

关键词

引用

备注

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