本發(fā)明涉及計(jì)算機(jī)領(lǐng)域，特別涉及一種深度映射架構(gòu)。

背景技術(shù)：

現(xiàn)有技術(shù)中，機(jī)器人的核心軟件技術(shù)在于基于當(dāng)前計(jì)算機(jī)技術(shù)的人工智能相關(guān)算法，包括基于某一種信息的采集，量化，傳輸，分析，解析和大數(shù)據(jù)處理；而最核心的在于數(shù)據(jù)的智能分析，智能解析和大數(shù)據(jù)挖掘(特征匹配，分類，并行處理等)；

隨著近幾年的深度識別技術(shù)的發(fā)展，行業(yè)把關(guān)鍵智能技術(shù)聚焦在各種智能算法(比如，CNN/RNN/GAN)，能很好的解決某一信息領(lǐng)域(圖形識別，語音識別等)的識別率問題，基于手機(jī)或者娛樂類機(jī)器人設(shè)備得到了很好的應(yīng)用?；蛘呋谀承┯脩舴答仚C(jī)制進(jìn)行一些流程和架構(gòu)說明，基于游戲或者軟件系統(tǒng)有比較多的應(yīng)用。

對于目前智能算法在一定程度上實(shí)現(xiàn)了某一信息或者某一類信息的智能信息處理和反饋，但是都沒有從真正機(jī)器自身角度提供一個完善的系統(tǒng)性的智能架構(gòu)，體現(xiàn)在機(jī)器人系統(tǒng)對外界世界的系統(tǒng)性認(rèn)知，以及對自我存在能能力的認(rèn)知。簡單的說，具有局域性(不能綜合各種信息)，客觀性(不能從智能/機(jī)器人本身得出交互反饋)等問題。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素：

針對現(xiàn)有技術(shù)中的缺陷，本發(fā)明提出了一種深度映射架構(gòu)，用以克服現(xiàn)有技術(shù)中的缺陷。

具體的，本發(fā)明提出了以下具體的實(shí)施例：

本發(fā)明實(shí)施例提出了一種深度映射架構(gòu)，包括：所述深度映射架構(gòu)用于接收輸入的信息流并對接收的信息流進(jìn)行處理；且對內(nèi)部自適應(yīng)的調(diào)整機(jī)制進(jìn)行接收和響應(yīng)；

所述深度映射架構(gòu)包括：多個邏輯信息層、各邏輯信息層之間存在有信息流，各邏輯信息層中包含有獨(dú)立邏輯意義的扇區(qū)的部分或者全部；各所述扇區(qū)表示各不同的功能。

在一個具體的實(shí)施例中，所述深度映射架構(gòu)的邏輯信息層的層次有7層。

在一個具體的實(shí)施例中，所述深度映射架構(gòu)的邏輯信息層包括：模擬信息層、數(shù)字信息層、對象層、關(guān)系層、時間層、任務(wù)層、目標(biāo)層。

在一個具體的實(shí)施例中，各所述邏輯信息層對應(yīng)設(shè)置有不同的算法；其中，各所述算法用于完成對應(yīng)的邏輯信息層的功能。

在一個具體的實(shí)施例中，所述模擬信息層以及所述數(shù)字信息層用于獲取輸入的信息，并對獲取的信息進(jìn)行處理，以生成可處理格式的數(shù)據(jù)；

所述對象層用于對數(shù)據(jù)進(jìn)行對象識別處理；

所述關(guān)系層用于對對象之間的關(guān)系進(jìn)行匹配；

所述時間層用于進(jìn)行識別劃分和表達(dá)；

所述任務(wù)層用于進(jìn)行任務(wù)表示和劃分；

所述目標(biāo)層用于對存在原則進(jìn)行定義。

在一個具體的實(shí)施例中，各邏輯信息層的層次關(guān)系是根據(jù)信息流進(jìn)行調(diào)整而生成的。

在一個具體的實(shí)施例中，所述深度映射架構(gòu)中包括有多個調(diào)節(jié)參數(shù)；其中，所述調(diào)節(jié)參數(shù)根據(jù)所述深度映射架構(gòu)的學(xué)習(xí)訓(xùn)練過程進(jìn)行調(diào)整。

在一個具體的實(shí)施例中，當(dāng)所述深度映射架構(gòu)接收到需要處理的業(yè)務(wù)時，基于所述業(yè)務(wù)的需求數(shù)據(jù)對所述調(diào)節(jié)參數(shù)進(jìn)行調(diào)整。

在一個具體的實(shí)施例中，所述深度映射架構(gòu)中包括有架構(gòu)算法，當(dāng)所述深度映射架構(gòu)

當(dāng)所述深度映射架構(gòu)中的所述調(diào)節(jié)參數(shù)進(jìn)行調(diào)整時，基于所述調(diào)節(jié)參數(shù)的調(diào)整進(jìn)行升級。

在一個具體的實(shí)施例中，所述深度映射架構(gòu)中還設(shè)置有數(shù)據(jù)存儲器，其中，所述數(shù)據(jù)存儲器用于存儲輸入的原始數(shù)據(jù)以及各邏輯信息層的處理后的數(shù)據(jù)。

以此，本發(fā)明提出了一種深度映射架構(gòu)，包括：所述深度映射架構(gòu)用于接收輸入的信息流并對接收的信息流進(jìn)行處理；且對內(nèi)部自適應(yīng)的調(diào)整機(jī)制進(jìn)行接收和響應(yīng)；所述深度映射架構(gòu)包括：多個邏輯信息層、各邏輯信息層之間存在有信息流，各邏輯信息層中包含有獨(dú)立邏輯意義的扇區(qū)的部分或者全部；各所述扇區(qū)表示各不同的功能。以此通過深度映射架構(gòu)實(shí)現(xiàn)了機(jī)器的智能化認(rèn)知。

附圖說明

為了更清楚地說明本發(fā)明實(shí)施例的技術(shù)方案，下面將對實(shí)施例中所需要使用的附圖作簡單地介紹，應(yīng)當(dāng)理解，以下附圖僅示出了本發(fā)明的某些實(shí)施例，因此不應(yīng)被看作是對范圍的限定，對于本領(lǐng)域普通技術(shù)人員來講，在不付出創(chuàng)造性勞動的前提下，還可以根據(jù)這些附圖獲得其他相關(guān)的附圖。

圖1為本發(fā)明實(shí)施例提出的一種深度映射架構(gòu)的示意圖；

圖2為本發(fā)明實(shí)施例提出的一種深度映射架構(gòu)中各層的作用以及功能的示意圖；

圖3為本發(fā)明實(shí)施例提出的一種深度映射架構(gòu)中信息流的示意圖；

圖4為本發(fā)明實(shí)施例提出的一種深度映射架構(gòu)中進(jìn)行學(xué)習(xí)和升級的示意圖。

具體實(shí)施方式

在下文中，將更全面地描述本公開的各種實(shí)施例。本公開可具有各種實(shí)施例，并且可在其中做出調(diào)整和改變。然而，應(yīng)理解：不存在將本公開的各種實(shí)施例限于在此公開的特定實(shí)施例的意圖，而是應(yīng)將本公開理解為涵蓋落入本公開的各種實(shí)施例的精神和范圍內(nèi)的所有調(diào)整、等同物和/或可選方案。

在下文中，可在本公開的各種實(shí)施例中使用的術(shù)語“包括”或“可包括”指示所公開的功能、操作或元件的存在，并且不限制一個或更多個功能、操作或元件的增加。此外，如在本公開的各種實(shí)施例中所使用，術(shù)語“包括”、“具有”及其同源詞僅意在表示特定特征、數(shù)字、步驟、操作、元件、組件或前述項(xiàng)的組合，并且不應(yīng)被理解為首先排除一個或更多個其它特征、數(shù)字、步驟、操作、元件、組件或前述項(xiàng)的組合的存在或增加一個或更多個特征、數(shù)字、步驟、操作、元件、組件或前述項(xiàng)的組合的可能性。

在本公開的各種實(shí)施例中，表述“或”或“A或/和B中的至少一個”包括同時列出的文字的任何組合或所有組合。例如，表述“A或B”或“A或/和B中的至少一個”可包括A、可包括B或可包括A和B二者。

在本公開的各種實(shí)施例中使用的表述(諸如“第一”、“第二”等)可修飾在各種實(shí)施例中的各種組成元件，不過可不限制相應(yīng)組成元件。例如，以上表述并不限制所述元件的順序和/或重要性。以上表述僅用于將一個元件與其它元件區(qū)別開的目的。例如，第一用戶裝置和第二用戶裝置指示不同用戶裝置，盡管二者都是用戶裝置。例如，在不脫離本公開的各種實(shí)施例的范圍的情況下，第一元件可被稱為第二元件，同樣地，第二元件也可被稱為第一元件。

應(yīng)注意到：如果描述將一個組成元件“連接”到另一組成元件，則可將第一組成元件直接連接到第二組成元件，并且可在第一組成元件和第二組成元件之間“連接”第三組成元件。相反地，當(dāng)將一個組成元件“直接連接”到另一組成元件時，可理解為在第一組成元件和第二組成元件之間不存在第三組成元件。

在本公開的各種實(shí)施例中使用的術(shù)語“用戶”可指示使用電子裝置的人或使用電子裝置的裝置(例如，人工智能電子裝置)。

在本公開的各種實(shí)施例中使用的術(shù)語僅用于描述特定實(shí)施例的目的并且并非意在限制本公開的各種實(shí)施例。如在此所使用，單數(shù)形式意在也包括復(fù)數(shù)形式，除非上下文清楚地另有指示。除非另有限定，否則在這里使用的所有術(shù)語(包括技術(shù)術(shù)語和科學(xué)術(shù)語)具有與本公開的各種實(shí)施例所屬領(lǐng)域普通技術(shù)人員通常理解的含義相同的含義。所述術(shù)語(諸如在一般使用的詞典中限定的術(shù)語)將被解釋為具有與在相關(guān)技術(shù)領(lǐng)域中的語境含義相同的含義并且將不被解釋為具有理想化的含義或過于正式的含義，除非在本公開的各種實(shí)施例中被清楚地限定。

實(shí)施例1

本發(fā)明實(shí)施例1公開了一種深度映射架構(gòu)，如圖1所示，所述深度映射架構(gòu)用于接收輸入的信息流并對接收的信息流進(jìn)行處理；且對內(nèi)部自適應(yīng)的調(diào)整機(jī)制進(jìn)行接收和響應(yīng)；

所述深度映射架構(gòu)包括：多個邏輯信息層、各邏輯信息層之間存在有信息流，各邏輯信息層中包含有獨(dú)立邏輯意義的扇區(qū)的部分或者全部；各所述扇區(qū)表示各不同的功能。

具體的，邏輯信息層的層數(shù)可以為多層，例如2層，3層、4層、5層、6層、7層、8層等等，具體的可以根據(jù)實(shí)際的情況以及業(yè)務(wù)或者用戶的需要進(jìn)行設(shè)置，并不限于以上記載的幾種具體的層次。

在一個具體的實(shí)施例中，所述深度映射架構(gòu)的邏輯信息層的層次有7層。

在此情況下，具體的7層，所述深度映射架構(gòu)的邏輯信息層包括：模擬信息層、數(shù)字信息層、對象層、關(guān)系層、時間層、任務(wù)層、目標(biāo)層。

其中，各層的作用以及功能為：

所述模擬信息層以及所述數(shù)字信息層用于獲取輸入的信息，并對獲取的信息進(jìn)行處理，以生成可處理格式的數(shù)據(jù)；

所述對象層用于對數(shù)據(jù)進(jìn)行對象識別處理；

所述關(guān)系層用于對對象之間的關(guān)系進(jìn)行匹配；

所述時間層用于進(jìn)行識別劃分和表達(dá)；

所述任務(wù)層用于進(jìn)行任務(wù)表示和劃分；

所述目標(biāo)層用于對存在原則進(jìn)行定義。

以上，各層的邏輯信息層的作用以及功能是基于算法來實(shí)現(xiàn)的，具體的，各所述邏輯信息層對應(yīng)設(shè)置有不同的算法；其中，各所述算法用于完成對應(yīng)的邏輯信息層的功能。

具體的如圖2所示，信息層，也即模擬信息層和數(shù)字信息層，以圖形信息為例，則是通過圖形矢量化算法對圖形信息進(jìn)行處理，以得到機(jī)器可以直接處理的數(shù)據(jù)。

對象層則可以對對象進(jìn)行識別，具體的方式可以為語義理解，圖義理解，文義理解，傳感器分析，等價類劃分等等方式針對不同的數(shù)據(jù)進(jìn)行不同方式的處理。

具體的，輸入的信息，或者信息層獲取到的信息可以有文本信息、圖像信息、感知信息。

具體的，感知信息具體為機(jī)器感知得到的信息，例如溫度信息，濕度信息，氣候數(shù)據(jù)，亮度數(shù)據(jù)，灰度數(shù)據(jù)等等各種機(jī)器感知可以得到的信息；而文本信息可以有各種格式的文本中的文本信息，例如可以有PDF格式的文本中的文本信息，還可以有TXT格式的文本中的文本信息，還可以為各種電子文檔中的文本信息。

至于圖像信息，也可以是各種格式圖像中的圖像信息，例如為jpg格式的圖像中的圖像信息，還可以為BMP格式的圖像中的圖像信息等等。

以輸入的信息是語音信息為例來進(jìn)行說明，可以基于自然語言理解的算法對輸入的語音信息進(jìn)行處理，以提取對象以及對象的屬性，例如提取的語音信息中的目標(biāo)作為對象，或者所涉及到的人，物來作為對象，而目標(biāo)的屬性，例如體積，重量，范圍等等，則是屬性信息。后續(xù)可以提取對象的信息和匹配；以及關(guān)系和場景的匹配。

對象具體為機(jī)器對于外界可識別或抽象出的認(rèn)知單元；所述對象具有可匹配和可劃分的邊界；所述對象可以基于一特征進(jìn)行分類；

所述對象包括以下一種或多種的任意組合：有邊界的實(shí)物設(shè)備，設(shè)備組件，邏輯對象,聚合對象。

關(guān)系層則用于對象之間的關(guān)系進(jìn)行匹配；具體的，所述關(guān)系包括以下一種或多種的任意組合：擁有關(guān)系，組合關(guān)系，間接抽象關(guān)系，時間位移關(guān)系。

具體的，在現(xiàn)實(shí)世界，對象和關(guān)系是萬物的基本屬性，人機(jī)界面主要在于單人對應(yīng)多個設(shè)備(對象)的場景，人與設(shè)備或者設(shè)備與設(shè)備之間的關(guān)系眾多但簡單。對象可以包括：有邊界的實(shí)物設(shè)備，設(shè)備組件，邏輯對象(人為定義),聚合對象(人為抽象)，我們可以給不同對象用以不同屬性(也是對象)和關(guān)系進(jìn)行匹配；而關(guān)系可以包括：擁有關(guān)系，組合關(guān)系，間接抽象關(guān)系，時間位移關(guān)系等。

具體的，各邏輯信息層的層次關(guān)系是根據(jù)信息流進(jìn)行調(diào)整而生成的。

也即信息流流經(jīng)的邏輯信息層的順序并不一定是如圖1中所示的順序，具體的，可以基于不同的信息流以及不同的業(yè)務(wù)需要進(jìn)行設(shè)置以及靈活地選取，具體的順序根據(jù)具體的需要以及場景來進(jìn)行設(shè)置。

如圖3所示，在深度映射架構(gòu)的信息流中，提供了數(shù)據(jù)對應(yīng)的儲存節(jié)點(diǎn)和關(guān)系組合。每邏輯信息層的關(guān)系負(fù)責(zé)對應(yīng)層次的信息表示，增加，刪除和調(diào)整。

在一個具體的實(shí)施例中，所述深度映射架構(gòu)中包括有多個調(diào)節(jié)參數(shù)；其中，所述調(diào)節(jié)參數(shù)根據(jù)所述深度映射架構(gòu)的學(xué)習(xí)訓(xùn)練過程進(jìn)行調(diào)整。

此外，當(dāng)所述深度映射架構(gòu)接收到需要處理的業(yè)務(wù)時，基于所述業(yè)務(wù)的需求數(shù)據(jù)對所述調(diào)節(jié)參數(shù)進(jìn)行調(diào)整。

在一個具體的實(shí)施例中，所述深度映射架構(gòu)中包括有架構(gòu)算法；

當(dāng)所述深度映射架構(gòu)中的所述調(diào)節(jié)參數(shù)進(jìn)行調(diào)整時，基于所述對調(diào)節(jié)參數(shù)的調(diào)整進(jìn)行升級。

具體的如圖4所示，在深度映射架構(gòu)建模之后，可以進(jìn)行學(xué)習(xí)訓(xùn)練以調(diào)節(jié)參數(shù)，此外還可以進(jìn)行業(yè)務(wù)適應(yīng)性測試調(diào)整，后續(xù)還可以基于此進(jìn)行深度映射架構(gòu)的算法升級，此外，還可以通過智能交互進(jìn)行深度映射架構(gòu)的自我優(yōu)化。

以此，可以是的深度映射架構(gòu)本身可以不斷的更新升級，可以滿足不同的使用以及業(yè)務(wù)的需要，實(shí)現(xiàn)智能化的認(rèn)知。

具體的，如圖3所示，所述深度映射架構(gòu)中還設(shè)置有數(shù)據(jù)存儲器，其中，所述數(shù)據(jù)存儲器用于存儲輸入的原始數(shù)據(jù)以及各邏輯信息層的處理后的數(shù)據(jù)。

以此，由于存儲有原始數(shù)據(jù)以及各邏輯信息層處理的數(shù)據(jù)，即使深度映射架構(gòu)中的某個或者某些部分出現(xiàn)了問題，也可以很方便找到之前的數(shù)據(jù)，重新進(jìn)行處理，以此冗余度以及可靠性大大提高。

以此，本發(fā)明提出了一種深度映射架構(gòu)，包括：所述深度映射架構(gòu)用于接收輸入的信息流并對接收的信息流進(jìn)行處理；且對內(nèi)部自適應(yīng)的調(diào)整機(jī)制進(jìn)行接收和響應(yīng)；所述深度映射架構(gòu)包括：多個邏輯信息層、各邏輯信息層之間存在有信息流，各邏輯信息層中包含有獨(dú)立邏輯意義的扇區(qū)的部分或者全部；各所述扇區(qū)表示各不同的功能。以此通過深度映射架構(gòu)實(shí)現(xiàn)了機(jī)器的智能化認(rèn)知。

本領(lǐng)域技術(shù)人員可以理解附圖只是一個優(yōu)選實(shí)施場景的示意圖，附圖中的模塊或流程并不一定是實(shí)施本發(fā)明所必須的。

本領(lǐng)域技術(shù)人員可以理解實(shí)施場景中的裝置中的模塊可以按照實(shí)施場景描述進(jìn)行分布于實(shí)施場景的裝置中，也可以進(jìn)行相應(yīng)變化位于不同于本實(shí)施場景的一個或多個裝置中。上述實(shí)施場景的模塊可以合并為一個模塊，也可以進(jìn)一步拆分成多個子模塊。

上述本發(fā)明序號僅僅為了描述，不代表實(shí)施場景的優(yōu)劣。

以上公開的僅為本發(fā)明的幾個具體實(shí)施場景，但是，本發(fā)明并非局限于此，任何本領(lǐng)域的技術(shù)人員能思之的變化都應(yīng)落入本發(fā)明的保護(hù)范圍。