[发明专利]神经网络模型的可视化建模方法和装置有效
| 申请号： | 201810811692.6 | 申请日： | 2018-07-23 |
| 公开（公告）号： | CN109002879B | 公开（公告）日： | 2021-09-03 |
| 发明（设计）人： | 高岩;段成德;姜凯 | 申请（专利权）人： | 山东浪潮科学研究院有限公司 |
| 主分类号： | G06N3/02 | 分类号： | G06N3/02 |
| 代理公司： | 济南信达专利事务所有限公司 37100 | 代理人： | 李世喆 |
| 地址： | 250100 山东省济*** | 国省代码： | 山东;37 |
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| 摘要： | 本发明提供了神经网络模型的可视化建模方法和装置，通过为深度学习框架中的各个运算方法与各个对象/实例构建映射关系，并为各个对象/实例构建对应的可视化控件，并将输入输出关系映射为可视化有向弧，当接收到对至少一个可视化控件的操作时，根据操作的每一个可视化控件对应的对象/实例以及映射关系，确定节点集合；当接收到对至少一个可视化有向弧的操作时，根据操作的每一个所述可视化有向弧和所述输入输出关系，确定依赖关系集合；当接收到建模请求时，初始化预先构建的源码文件；基于深度学习框架和初始化后的源码文件，利用节点集合和依赖关系集合，生成对应的神经网络模型。本发明提供的方案实现了对神经网络模型进行可视化构建。 | ||
| 搜索关键词： | 神经网络 模型 可视化 建模 方法 装置 | ||
【主权项】：
1.神经网络模型的可视化建模方法，其特征在于，为深度学习框架中的各个运算方法与各个对象/实例构建映射关系，并为各个所述对象/实例构建对应的可视化控件，并将输入输出关系映射为可视化有向弧，还包括：当接收到对至少一个所述可视化控件的操作时，根据操作的每一个所述可视化控件对应的对象/实例以及所述映射关系，确定节点集合；当接收到对至少一个所述可视化有向弧的操作时，根据操作的每一个所述可视化有向弧和所述输入输出关系，确定依赖关系集合；当接收到建模请求时，初始化预先构建的源码文件；基于所述深度学习框架和初始化后的所述源码文件，利用所述节点集合和所述依赖关系集合，生成对应的神经网络模型。
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