【技術實現步驟摘要】
本申請實施例涉及人工智能，尤其涉及一種數據處理方法、裝置、存儲介質及其計算機程序產品
技術介紹
1、隨著人工智能技術的不斷發展，人工智能技術在人們的生活中的應用范圍越來越廣泛。當前的人工智能技術通常應用于人工智能模型，而人工智能模型通常包含大量的專家節點，上述每個專家節點可以對不同數據進行處理，而部分專家的功能可能相似，從而導致人工智能模型的參數量較多，進而導致人工智能模型對數據的處理效率較低。
技術實現思路
1、本申請實施例提供一種數據處理方法、裝置、存儲介質及其計算機程序產品，以解決人工智能模型對數據的處理效率較低的問題。
2、為解決上述問題，本申請是這樣實現的：
3、第一方面，本申請實施例提供了一種數據處理方法，包括：
4、獲取人工智能模型的目標網絡層的參數矩陣，并對所述參數矩陣中的n個專家矩陣進行降維處理，得到n個第一矩陣，所述專家矩陣為所述人工智能模型中的專家節點對應的矩陣，且所述專家矩陣與所述專家節點一一對應，所述n個專家節點中至少部分專家節點處理的數據的相似度大于預設閾值；
5、對所述n個第一矩陣進行聚類且合并，得到m個第二矩陣，m和n均為大于1的整數，且m小于n；
6、利用包括所述m個第二矩陣的目標網絡層的人工智能模型，處理待處理任務對應的目標數據。
7、第二方面，本申請實施例提供了一種數據處理裝置，包括：
8、獲取模塊，用于獲取人工智能模型的目標網絡層的參數矩陣，并對所述參數矩陣中
9、聚類合并模塊，用于對所述n個第一矩陣進行聚類且合并，得到m個第二矩陣，m和n均為大于1的整數，且m小于n；
10、處理模塊，用于利用包括所述m個第二矩陣的目標網絡層的人工智能模型，處理待處理任務對應的目標數據。
11、第三方面，本申請實施例還提供一種電子設備，包括：存儲器、處理器及存儲在所述存儲器上并可在所述處理器上運行的程序；所述處理器，用于讀取存儲器中的程序實現如前述第一方面所述方法中的步驟。
12、第四方面，本申請實施例還提供一種可讀存儲介質，用于存儲程序，所述程序被處理器執行時實現如前述第一方面所述方法中的步驟。
13、第五方面，本申請實施例還提供一種計算機程序產品，包括計算機指令，所述計算機指令被處理器執行時實現如上述第一方面所述方法中的步驟。
14、在本申請實施例中，由于n個專家節點中至少部分專家節點處理的數據的相似度大于預設閾值，即上述n個專家節點中至少部分專家節點的功能類似，因而可以通過對分別與n個專家節點一一對應的n個第一矩陣進行聚類且合并，從而減小了整個人工智能模型的參數量，并采用減小了參數量的人工智能模型處理待處理任務對應的目標數據，從而可以提高對目標數據的處理效率。
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1.一種數據處理方法，其特征在于，包括：
2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述對所述參數矩陣中的N個專家矩陣進行降維處理，得到N個第一矩陣，包括：
3.根據權利要求2所述的方法，其特征在于，所述對所述參數矩陣進行主要成分分析，獲取N個專家矩陣，包括：
4.根據權利要求2所述的方法，其特征在于，所述采用分布領域嵌入算法對所述N個專家矩陣進行降維處理，得到所述N個第一矩陣，包括：
5.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述對所述N個第一矩陣進行聚類且合并，得到M個第二矩陣，包括：
6.根據權利要求1至5中任一項所述的方法，其特征在于，所述利用包括所述M個第二矩陣的目標網絡層的人工智能模型，處理待處理任務對應的目標數據，包括：
7.一種數據處理裝置，其特征在于，包括：
8.一種電子設備，包括：存儲器、處理器及存儲在所述存儲器上并可在所述處理器上運行的程序；其特征在于，所述處理器，用于讀取存儲器中的程序實現如權利要求1至6中任一項所述的數據處理方法中的步驟。
9.一種可讀存儲介質
10.一種計算機程序產品，其特征在于，包括計算機指令，所述計算機指令被處理器執行時實現如權利要求1至6中任一項所述的數據處理方法中的步驟。
...【技術特征摘要】
1.一種數據處理方法，其特征在于，包括：
2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述對所述參數矩陣中的n個專家矩陣進行降維處理，得到n個第一矩陣，包括：
3.根據權利要求2所述的方法，其特征在于，所述對所述參數矩陣進行主要成分分析，獲取n個專家矩陣，包括：
4.根據權利要求2所述的方法，其特征在于，所述采用分布領域嵌入算法對所述n個專家矩陣進行降維處理，得到所述n個第一矩陣，包括：
5.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述對所述n個第一矩陣進行聚類且合并，得到m個第二矩陣，包括：
6.根據權利要求1至5中任一項所述的方法，其特征在于，所述利用包括所述...
【專利技術屬性】
技術研發人員：崔明飛，于皓，羅華剛，張翔，
申請(專利權)人：北京中科金得助智能科技有限公司，
類型：發明
國別省市：
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