Data genereras i en aldrig tidigare skådad takt som överträffar vår förmåga att analysera dem. En genomförbar lösning som banades väg av databasgemenskapen är Ungefärliga frågebehandling (AQP). AQP försöker ge ungefärliga svar på frågor på en bråkdel av den tid som behövs för att beräkna exakta svar. Detta uppnås ofta genom att köra frågan på en förhands- eller on-demand härledd prov och generera uppskattningar för hela datauppsättningen baserat på resultatet. I detta arbete utforskar vi ett nytt tillvägagångssätt för AQP som utnyttjar djupinlärning (DL). Vi använder djupa generativa modeller, en oövervakad inlärningsbaserad metod, för att lära sig datadistributionen troget på ett kompakt sätt (vanligtvis några hundra KB). Frågor kunde besvaras ungefär genom att generera prover från den lärda modellen. Detta tillvägagångssätt eliminerar beroendet av AQP till ett urval av fast storlek och gör att vi kan uppfylla godtyckliga noggrannhetskrav genom att generera så många prover som behövs mycket snabbt. Medan vi specifikt fokuserar på variations autoencoders (VAE), visar vi hur vår strategi också kan användas för andra populära DL-modeller såsom generativa kontrariska nätverk (GAN) och djupa Bayesian nätverk (DBN). Våra andra bidrag inkluderar (a) att identifiera modellens bias och minimera den genom ett avvisande provtagningsbaserat tillvägagångssätt (b) En algoritm för att bygga modellensembler för AQP för förbättrad noggrannhet och (c) en analys av VAE latent utrymme för att förstå dess lämplighet för AQP. Våra omfattande experiment visar att djupt lärande är ett mycket lovande tillvägagångssätt för AQP.
Vissa forskare använder djupa generativa modeller för att lära sig datadistributionen och generera prover för AQP REF.
Approximate Query Processing using Deep Generative Models
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}