【技术实现步骤摘要】
本申请实施例涉及人工智能，尤其涉及一种数据处理方法、装置、存储介质及其计算机程序产品
技术介绍
1、随着人工智能技术的不断发展，人工智能技术在人们的生活中的应用范围越来越广泛。当前的人工智能技术通常应用于人工智能模型，而人工智能模型通常包含大量的专家节点，上述每个专家节点可以对不同数据进行处理，而部分专家的功能可能相似，从而导致人工智能模型的参数量较多，进而导致人工智能模型对数据的处理效率较低。
技术实现思路
1、本申请实施例提供一种数据处理方法、装置、存储介质及其计算机程序产品，以解决人工智能模型对数据的处理效率较低的问题。
2、为解决上述问题，本申请是这样实现的：
3、第一方面，本申请实施例提供了一种数据处理方法，包括：
4、获取人工智能模型的目标网络层的参数矩阵，并对所述参数矩阵中的n个专家矩阵进行降维处理，得到n个第一矩阵，所述专家矩阵为所述人工智能模型中的专家节点对应的矩阵，且所述专家矩阵与所述专家节点一一对应，所述n个专家节点中至少部分专家节点处理的数据的相似度大于预设阈值；
5、对所述n个第一矩阵进行聚类且合并，得到m个第二矩阵，m和n均为大于1的整数，且m小于n；
6、利用包括所述m个第二矩阵的目标网络层的人工智能模型，处理待处理任务对应的目标数据。
7、第二方面，本申请实施例提供了一种数据处理装置，包括：
8、获取模块，用于获取人工智能模型的目标网络层的参数矩阵，并对所述参数矩阵中
9、聚类合并模块，用于对所述n个第一矩阵进行聚类且合并，得到m个第二矩阵，m和n均为大于1的整数，且m小于n；
10、处理模块，用于利用包括所述m个第二矩阵的目标网络层的人工智能模型，处理待处理任务对应的目标数据。
11、第三方面，本申请实施例还提供一种电子设备，包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的程序；所述处理器，用于读取存储器中的程序实现如前述第一方面所述方法中的步骤。
12、第四方面，本申请实施例还提供一种可读存储介质，用于存储程序，所述程序被处理器执行时实现如前述第一方面所述方法中的步骤。
13、第五方面，本申请实施例还提供一种计算机程序产品，包括计算机指令，所述计算机指令被处理器执行时实现如上述第一方面所述方法中的步骤。
14、在本申请实施例中，由于n个专家节点中至少部分专家节点处理的数据的相似度大于预设阈值，即上述n个专家节点中至少部分专家节点的功能类似，因而可以通过对分别与n个专家节点一一对应的n个第一矩阵进行聚类且合并，从而减小了整个人工智能模型的参数量，并采用减小了参数量的人工智能模型处理待处理任务对应的目标数据，从而可以提高对目标数据的处理效率。
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1.一种数据处理方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述参数矩阵中的N个专家矩阵进行降维处理，得到N个第一矩阵，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述对所述参数矩阵进行主要成分分析，获取N个专家矩阵，包括：
4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述采用分布领域嵌入算法对所述N个专家矩阵进行降维处理，得到所述N个第一矩阵，包括：
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述N个第一矩阵进行聚类且合并，得到M个第二矩阵，包括：
6.根据权利要求1至5中任一项所述的方法，其特征在于，所述利用包括所述M个第二矩阵的目标网络层的人工智能模型，处理待处理任务对应的目标数据，包括：
7.一种数据处理装置，其特征在于，包括：
8.一种电子设备，包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的程序；其特征在于，所述处理器，用于读取存储器中的程序实现如权利要求1至6中任一项所述的数据处理方法中的步骤。
9.一种可读存储介质
10.一种计算机程序产品，其特征在于，包括计算机指令，所述计算机指令被处理器执行时实现如权利要求1至6中任一项所述的数据处理方法中的步骤。
...【技术特征摘要】
1.一种数据处理方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述参数矩阵中的n个专家矩阵进行降维处理，得到n个第一矩阵，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述对所述参数矩阵进行主要成分分析，获取n个专家矩阵，包括：
4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述采用分布领域嵌入算法对所述n个专家矩阵进行降维处理，得到所述n个第一矩阵，包括：
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述n个第一矩阵进行聚类且合并，得到m个第二矩阵，包括：
6.根据权利要求1至5中任一项所述的方法，其特征在于，所述利用包括所述...
【专利技术属性】
技术研发人员：崔明飞，于皓，罗华刚，张翔，
申请(专利权)人：北京中科金得助智能科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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