数据处理方法、数据处理装置及电子设备制造方法及图纸

本申请提供一种数据处理方法、数据处理装置以及电子设备；其中，数据处理方法包包括：获取输入序列集合中的N个输入数据；将输入序列集合中的N个输入数据分别送入第一LSTM系统和第二LSTM系统，并得到2N个中间数据；将2N个中间数据分配至N个存储空间；将2N个中间数据在N个存储空间中进行运算得到N个输出数据；其中N为输入序列集合中输入数据的数量。

【技术实现步骤摘要】
数据处理方法、数据处理装置及电子设备
本申请涉及数据处理领域，具体而言，涉及一种数据处理方法、数据处理装置以及电子设备。
技术介绍
LSTM(LongShort-TermMemory)即长短期记忆网络，是深度学习中一种学习序列特征的网络结构，适合于处理和预测时间序列中间隔和延迟相对较长的重要事件。LSTM已经在科技领域有了多种应用。基于LSTM的系统可以学习翻译语言、控制机器人、图像分析、文档摘要、语音识别、图像识别、手写识别、控制聊天机器人等等任务。然而，现有的将数据输入到双向LSTM网络中的时候往往需要对输入序列进行逆序操作，同时还需要存储空间存储逆序序列；另一方面，要分别存储每一个输入数据中两个输出结果，这样一来极大地浪费了存储空间以及降低了运算速度。
技术实现思路
为了解决上述问题，根据本申请的一方面，提出数据处理方法、数据处理装置及电子设备。其中，数据处理方法应用于嵌入式神经网络系统，包含：获取输入序列集合中的N个输入数据；将输入序列集合中的N个输入数据分别送入第一LSTM系统和第二LSTM系统，并得到2N个中间数据；将2N个中间数据分配至N个存储空间；将2N个中间数据在N个存本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种数据处理方法，应用于嵌入式神经网络系统，其特征在于，所述数据处理方法包括：获取输入序列集合中的N个输入数据；将所述输入序列集合中的所述N个输入数据分别送入第一LSTM系统和第二LSTM系统，并得到2N个中间数据；将所述2N个中间数据分配至N个存储空间；将所述2N个中间数据在所述N个存储空间中进行运算得到N个输出数据；其中N为所述输入序列集合中所述输入数据的数量。

【技术特征摘要】
1.一种数据处理方法，应用于嵌入式神经网络系统，其特征在于，所述数据处理方法包括：获取输入序列集合中的N个输入数据；将所述输入序列集合中的所述N个输入数据分别送入第一LSTM系统和第二LSTM系统，并得到2N个中间数据；将所述2N个中间数据分配至N个存储空间；将所述2N个中间数据在所述N个存储空间中进行运算得到N个输出数据；其中N为所述输入序列集合中所述输入数据的数量。2.根据权利要求1所述的数据处理方法，其特征在于，将所述输入序列集合中的所述N个输入数据分别送入第一LSTM系统和第二LSTM系统，包括：将所述输入序列集合中的所述N个输入数据按照第一顺序送入第一LSTM系统，并按照第二顺序送入第二LSTM系统，其中，所述第二顺序为所述第一顺序的逆序，且按照第一顺序每送入所述第一LSTM系统一位数据后，按照第二顺序送入所述第二LSTM系统一位数据，依次单个交替送入，直至按照所述第一顺序以及所述第二顺序分别送入所述N个输入数据。3.根据权利要求1所述的数据处理方法，其特征在于，将所述2N个中间数据分配至N个存储空间，包括：将所述2N个中间数据按照其生成顺序分配到对应的所述N个存储空间；其中，每个所述存储空间内存储两个所述中间数据。4.根据权利要求1所述的数据处理方法，其特征在于，将所述2N个中间数据在所述N个存储空间中进行运算得到N个输出数据，包括：将所述输入序列集合中的N个输入数据中的每一个所述输入数据送入所述第一LSTM系统和所述第二LSTM系统后得到的两个中间结果在相应的存储空间中进行运算，得到N个输出数据。5.一种数据处理装置，其特征在于，所述数据处理装置包含：数据获取单元，配置来获取输入序列集合中的N个输入数据；数据处理单元，配置来将所述输入序列集合中的所述N个输入数据分别送入第一LSTM...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘洪，王俊，
申请(专利权)人：算丰科技北京有限公司，
类型：发明
国别省市：北京,11