端口模型对象调用方法、系统、平台、智能装置及存储介质与流程

本发明涉及神经网络，尤其涉及端口模型对象调用方法、系统、平台、智能装置及存储介质。

背景技术：

1、在构建神经网络模型对象时，构建者通常会借助神经网络构建系统，以降低神经网络模型对象的构建成本以及提高神经网络模型对象的构建效率。现有的神经网络构建系统会提供多语言构建环境，使构建者可以选择更为熟悉的环境进行神经网络模型对象的搭建。

2、因为类脑神经网络模型要借鉴生物脑，生物脑的神经环路、神经元、突触相互之间联接方式非常多样、复杂，用户建模成本较高，用户在编写时需要处理大量的编写工作，不仅容易出错，而且效率不高，增大了神经网络模型对象的构建成本。

技术实现思路

1、基于此，有必要针对上述问题，提出了端口模型对象调用方法、系统、平台、智能装置及存储介质。

2、一种端口模型对象调用方法，包括：

3、调用系统中预存的至少两个预设模型对象，每个所述预设模型对象为端口模型对象，所述端口模型对象包括至少一个端口和模型主体，所述模型主体关联有数据和/或操作，所述端口用于与所述端口模型对象的外部进行信息交互或关联；

4、设定至少两个所述预设模型对象通过各自的至少一个所述端口进行关联或信息交互。

5、一种端口模型对象调用系统，包括：

6、模型对象模块，调用系统中预存的至少一个预设模型对象，每个所述预设模型对象为端口模型对象，所述端口模型对象包括至少一个端口和模型主体，所述模型主体关联有数据和/或操作，所述端口用于与所述端口模型对象的外部进行信息交互或关联；

7、设定模块，用于设定至少两个所述预设模型对象通过各自的所述端口进行关联或信息交互。

8、一种神经网络构建平台，包括：前端部分、核心部分和后端部分；

9、所述前端部分，用于代理所述平台外部与所述核心部分和/或所述后端部分进行交互；

10、所述后端部分，用于运行目标模型；

11、所述核心部分，用于响应所述前端部分和/或所述后端部分的请求，进行所述目标模型的描述和/或组织。

12、一种智能装置，包括存储器和处理器，所述存储器中存储有计算机程序，所述处理器用于执行所述计算机程序以如上所述方法。

13、一种存储介质，存储有能够被处理器加载并执行如上所述方法的计算机程序。

14、采用本发明实施例，具有如下有益效果：

15、调用系统中预存的至少一个预设模型对象，将至少一个预设模型对象根据网络拓扑结构指令对应的拓扑结构进行组合，获取组合模型对象；为组合模型对象添加至少一个代理端口生成神经网络拓扑结构，用户能够直接使用现成的预设模型对象，无需自己进行编译，省去了用户在构建神经网络时，需要重复编写大量模型/代码的过程，能够有效提升神经网络的构建效率，降低构建成本。

技术特征：

1.一种端口模型对象调用方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的端口模型对象调用方法，其特征在于，所述端口包括输入端口、输出端口、引用端口和连接端口中的至少一个。

3.根据权利要求1所述的端口模型对象调用方法，其特征在于，所述预设模型对象包括神经元模型对象、突触模型对象、树突模型对象、可塑性模型对象、神经调制模型对象中的至少一种。

4.根据权利要求3所述的端口模型对象调用方法，其特征在于，所述设定至少两个所述预设模型对象通过各自的所述端口进行关联或信息交互的步骤，包括：

5.根据权利要求4所述的端口模型对象调用方法，其特征在于，所述神经网络拓扑结构包括顺馈结构、反馈结构、循环结构、跨层结构、侧向结构、自循环结构、神经元-神经元直联结构、突触-突触直联结构、突触-树突直联结构和回路结构中的至少一种。

6.根据权利要求5所述的端口模型对象调用方法，其特征在于，所述回路结构包括神经网络拓扑结构是神经元-突触-神经元-突触可塑性回路结构；

7.根据权利要求5所述的端口模型对象调用方法，其特征在于，所述回路结构包括神经元-突触-树突-神经元-突触可塑性回路结构；

8.根据权利要求5所述的端口模型对象调用方法，其特征在于，所述回路结构包括神经元-突触-神经元-突触可塑性多路合并回路结构；

9.根据权利要求4所述的端口模型对象调用方法，其特征在于，所述将至少两个所述预设模型对象通过所述端口的关联或信息交互构成神经网络拓扑结构的步骤之后，包括：

10.根据权利要求4所述的端口模型对象调用方法，其特征在于，所述神经网络拓扑结构包括系统中预存的神经网络拓扑结构和用户自定义的神经网络拓扑结构。

11.根据权利要求1所述的端口模型对象调用方法，其特征在于，所述设定至少两个所述预设模型对象通过各自的所述端口进行关联或信息交互的步骤，包括：

12.一种端口模型对象调用系统，其特征在于，包括：

13.根据权利要求12所述的端口模型对象调用系统，其特征在于，所述端口包括输入端口、输出端口、引用端口和连接端口中的至少一个。

14.根据权利要求13所述的端口模型对象调用系统，其特征在于，所述预设模型对象包括神经元模型对象、突触模型对象、树突模型对象、可塑性模型对象、神经调制模型对象中的至少一种。

15.根据权利要求14所述的端口模型对象调用系统，其特征在于，所述设定模块还用于：

16.根据权利要求15所述的端口模型对象调用系统，其特征在于，所述神经网络拓扑结构包括顺馈结构、反馈结构、循环结构、跨层结构、侧向结构、自循环结构、神经元-神经元直联结构、突触-突触直联结构、突触-树突直联结构和回路结构中的至少一种。

17.根据权利要求16所述的端口模型对象调用系统，其特征在于，所述回路结构包括神经网络拓扑结构是神经元-突触-神经元-突触可塑性回路结构；

18.根据权利要求16所述的端口模型对象调用系统，其特征在于，所述回路结构包括神经网络拓扑结构是神经元-突触-树突-神经元-突触可塑性回路结构；

19.根据权利要求16所述的端口模型对象调用系统，其特征在于，所述回路结构包括神经网络拓扑结构是神经元-突触-神经元-突触可塑性多路合并回路结构；

20.根据权利要求15所述的端口模型对象调用系统，其特征在于，所述设定模块还用于：

21.根据权利要求15所述的端口模型对象调用系统，其特征在于，所述神经网络拓扑结构包括系统中预存的神经网络拓扑结构和用户自定义的神经网络拓扑结构。

22.根据权利要求12所述的端口模型对象调用系统，其特征在于，所述设定模块还用于：

23.一种神经网络构建平台，其特征在于，包括：前端部分、核心部分和后端部分；

24.一种智能装置，其特征在于，包括存储器和处理器，所述存储器中存储有计算机程序，所述处理器用于执行所述计算机程序以实现如权利要求1-11任一项所述方法。

25.一种存储介质，其特征在于，存储有能够被处理器加载并执行如权利要求1-11任一项所述方法的计算机程序。

技术总结
本发明公开了端口模型对象调用方法、系统、平台、智能装置及介质。该方法包括：调用系统中预存的至少两个预设模型对象，每个所述预设模型对象为端口模型对象，所述端口模型对象包括至少一个端口和模型主体，所述模型主体关联有数据和/或操作，所述端口用于与所述端口模型对象的外部进行信息交互或关联；设定至少两个所述预设模型对象通过各自的至少一个端口进行关联或信息交互。本发明能够有效提升神经网络的构建效率，降低构建成本。

技术研发人员：曾相未
受保护的技术使用者：深圳忆海原识科技有限公司
技术研发日：
技术公布日：2024/3/17