[发明专利]自适应人工神经网络选择技术

说明书

一种计算机实施的技术，所述计算机实施的技术包括：由客户端计算设备获得数字媒体项目和对数字项目的处理任务的请求，并基于(i)客户端计算设备处的可用计算资源以及(ii)网络的状况来确定一组操作参数。基于该组操作参数，客户端计算设备或服务器计算设备可以选择多个人工神经网络(ANN)中的一个，每个人工神经网络定义处理任务的哪些部分将由客户端计算设备和服务器计算设备执行。所述客户端计算设备和服务器计算设备可根据选定的人工神经网络来协调处理任务的处理。客户端计算设备还能够获得与处理任务的最终评估相对应的最终处理结果，并且基于最终处理结果来生成输出。

相关申请的交叉引用

本申请要求2016年3月28日提交的美国申请第15/082,653号的优先权。上述申请的全部公开内容通过引用并入本文。

技术领域

本公开涉及分布式客户端-服务器处理，并且更具体地涉及自适应人工神经网络(ANN)选择技术。

背景技术

这里提供的背景描述是为了总体上呈现本公开的背景。目前指定的发明人的工作，在本背景技术部分中描述的程度，以及在提交时可能不具有现有技术资格的描述的各方面，既不明示也不暗示地被认为是针对本公开的现有技术。

客户端计算设备(例如，移动电话)能够与被配置为执行处理任务的至少一部分的远程服务器计算设备通信。在服务器计算设备上执行的处理程度可以取决于各种因素。一个示例因素是客户端和服务器计算设备之间的网络连接的质量或强度。当网络连接具有低质量/强度时，客户端计算设备能够处理更大量的处理任务。然而，对于某些密集处理任务(例如，机器学习模型)，服务器计算设备更有能力并因此更优选地处理所述处理任务的某些部分。在这些情况下，尽管网络连接的质量/强度低，可能希望在服务器计算设备中进行处理。为了在低质量/强度网络连接上传送所需数据，客户端计算设备因此可对要传送到服务器计算设备的任何数据应用压缩。但是，这种压缩会导致数据丢失，从而对处理任务的最终结果产生负面影响。

发明内容

提出了一种计算机实施的技术和计算系统，其具有一个或多个处理器和存储用于该技术的一组可执行指令的计算机可读存储器(例如，非暂时性计算机可读存储器)。该技术能够包括：由具有一个或多个处理器的客户端计算设备获得数字媒体项目和对数字项目的处理任务的请求；由客户端计算设备基于(i)所述客户端计算设备处的可用计算资源和(ii)网络状况来确定一组操作参数，其中所述客户端计算设备和服务器计算设备被配置用于基于该组操作参数经由网络彼此进行通信；选择多个人工神经网络(ANN)中的一个，每个ANN定义处理任务的哪些部分将由客户端和服务器计算设备执行，根据选定的ANN协调处理任务在所述客户端和所述服务器计算设备之间的处理；由客户端计算设备获取对应于处理任务的最终评估的最终处理结果；由客户端计算设备基于最终处理结果生成输出。

在一些实施例中，每个ANN定义处理任务的第一部分和第二部分，第一部分要在(ii)通过网络进行通信、使得客户端和服务器计算设备中的另一个执行第二部分之前由(i)客户端和服务器计算设备之一执行。在一些实施例中，客户端计算设备(i)选择选定的ANN，(ii)执行处理任务的第一部分以获得中间处理结果，(iii)向服务器计算设备发送中间处理结果，并且(iv)经由网络，从服务器计算设备接收最终处理结果。

在一些实施例中，客户端计算设备处的可用计算资源包括(i)客户端计算设备的电池的充电量，(ii)客户端计算设备的处理能力水平中的至少一个。在一些实施例中，客户端计算设备处的可用计算资源包括(i)客户端计算设备的电池的充电量(ii)客户端计算设备的处理能力水平两者。在一些实施例中，数字媒体项目是音频文件或视频文件，并且处理任务是语音识别或语音转文本。在其他实施例中，数字媒体项目是图像文件或视频文件，并且处理任务是图像识别或文本识别。在其他实施例中，数字媒体项目是一串文本或文本文件，并且其中处理任务是文本转语音。