[发明专利]一种基于深度学习的数据处理方法和系统

说明书

本发明提供了一种基于深度学习的数据处理方法和系统，所述方法包括：获取第一输入数据，所述第一输入数据包括文字、图、表、声音及视频；接收拖拽深度学习组件的拖拽指令以将该深度学习组件拖拽至目标区域；获取触发所述第一输入数据训练深度学习组件的触发指令以获取训练后的深度学习组件；将所述训练后的深度学习组件存储至后台服务器。本发明通过拖拽系统开发的组件来实现深度学习应用的开发，不仅深度学习网络结构的构建，而且网络结构的相关组件可以让用户自行编程实现及测试。

技术领域

本发明涉及深度学习的数据处理技术领域，尤其涉及一种基于深度学习的数据处理方法和系统。

背景技术

现有人工智能学习系统，大多为基于python的人工智能库，学习曲线较为陡峭，适用对象为拥有本科及以上学历的人群，这让中小学生人群感受到了不好的体验；现有针对中小学生的人工智能学习方式，无论是线上授课还是线下授课的方式，都只是单纯的接收信息，而没有实际操作的过程，因此缺少灵活性和趣味性；现有针对中小学生的人工智能系统，均为基于某拖拽式编程平台(如scratch)改编而成，因没有实际编写和修改数据的过程而限制了操作范围，更没有开发和测试的过程，因而可扩展性较差。

发明内容

本发明针对现有人工智能系统仅仅是基于某拖拽式编程平台改编而成，而没有实际编写和修改数据的过程，也没有开发和测试的过程而导致人工智能系统可扩展性较差的缺点，提出一种基于深度学习的数据处理方法和系统，用以提升人工智能系统的可扩展性。

根据本发明的第一个方面，提供了一种基于深度学习的数据处理方法，包括：

获取第一输入数据，所述第一输入数据包括文字、图、表、声音及视频；

接收拖拽深度学习组件的拖拽指令以将该深度学习组件拖拽至目标区域，所述目标区域为预设的触发指令触发事件生效的区域；

获取触发所述输入数据训练深度学习组件的触发指令以获取训练后的深度学习组件；

将所述训练后的深度学习组件存储至后台服务器。

进一步地，所述触发输入数据训练深度学习组件的触发组件以获取训练后的深度学习组件，包括在web中触发所述输入数据训练深度学习组件的触发组件以获取训练后的深度学习组件。

进一步地，所述在web中触发输入数据训练深度学习组件的触发组件以获取训练后的深度学习组件，是指：

提取所述深度学习组件的权重参数；

将所述输入数据作用于权重参数以获取训练后的深度学习组件；

对所述训练后的深度学习组件进行零均值规范化处理；

修改canvas中的变量以在web上显示将训练后的深度学习组件。

进一步地，所述获取训练后的深度学习组件之后，还包括：

获取第二输入数据；

接收拖拽训练后的深度学习组件的拖拽指令以将该训练后的深度学习组件拖拽至目标区域；

获取触发所述第二输入数据训练深度学习组件的触发指令以获第二取训练后的深度学习组件；

将所述第二训练后的深度学习组件存储至后台服务器。

进一步地，所述获取训练后的深度学习组件之后，还包括：

获取第三输入数据；

通过预选定的深度学习模型以验证训练后的深度学习组件的功能是否实现，所述深度学习模型包括训练后的深度学习组件、绘画输入组件、类别输出组件、输入逻辑判断组件及输出逻辑判断组件；