【技术实现步骤摘要】
本申请涉及人工智能，特别是涉及一种数据推理的方法、装置、设备及介质。
技术介绍
1、现有技术中，在视觉，语音，文字等多种领域中，对目标浮点数据进行推理的过程中，通常是基于注意力机制的神经网络模型对目标浮点数据进行识别推理。但由于识别推理过程中需要对各数据进行量化，会带来较大的量化误差，从而导致数据推理的准确度较低。
技术实现思路
1、本申请实施例的目的在于提供一种数据推理的方法、装置、设备及介质，以实现提高数据推理的准确性。具体技术方案如下：
2、第一方面，本申请实施例提供了一种数据推理的方法，所述方法包括：
3、获取待推理的目标浮点数据包含的多个子浮点数据；
4、获取各个子浮点数据的浮点数据特征以及所述各个子浮点数据对应的浮点注意力权重；
5、对所述浮点数据特征进行量化，得到定点数据特征，并对所述浮点注意力权重进行量化，得到定点注意力权重；
6、基于所述定点数据特征以及所述定点注意力权重，得到输出定点数据特征；
7、统计各个定点注意力权重得到归一化因子；
8、基于所述归一化因子调整所述输出定点数据特征，得到目标定点数据特征，其中，所述目标定点数据特征与所述归一化因子负相关；
9、根据所述目标定点数据特征进行推理，得到推理结果。
10、在一种可能的实施方式中，所述基于所述归一化因子调整所述输出定点数据特征，得到目标定点数据特征，包括：
11、计算所述输出定点数据特
12、在一种可能的实施方式中，所述统计各个定点注意力权重得到归一化因子，包括：
13、对所述各个定点注意力权重求和得到归一化因子。
14、在一种可能的实施方式中，所述基于所述定点数据特征以及所述定点注意力权重，得到输出定点数据特征，包括：
15、分别将各所述子浮点数据的所述定点数据特征和所述定点注意力权重相乘，得到输出定点数据特征。
16、在一种可能的实施方式中，所述待推理的目标浮点数据为待识别车辆的车辆图像，所述方法包括：
17、所述获取待推理的目标浮点数据包含的多个子浮点数据，包括：
18、获取所述待识别车辆的车辆图像包含的多个图像数据块；
19、所述获取各个子浮点数据的浮点数据特征以及所述各个子浮点数据对应的浮点注意力权重，包括：
20、获取所述各个图像数据块的浮点车辆数据特征；
21、基于各个浮点车辆数据特征之间的相似程度，得到所述各个图像数据块的浮点车辆注意力权重；
22、所述根据所述目标定点数据特征进行推理，得到推理结果，包括：
23、基于所述目标定点数据特征进行车辆识别，得到车辆识别结果。
24、在一种可能的实施方式中，所述待推理的目标浮点数据为拍摄目标人员得到的视频，所述方法包括：
25、所述获取待推理的目标浮点数据包含的多个子浮点数据，包括：
26、获取所述拍摄目标人员得到的视频包含的多个视频图像片段；
27、所述获取各个子浮点数据的浮点数据特征以及所述各个子浮点数据对应的浮点注意力权重，包括：
28、获取所述各个视频图像片段的浮点行为数据特征；
29、基于各个浮点行为数据特征之间的相似程度，得到所述各个视频图像帧的浮点行为注意力权重；
30、所述根据所述目标定点数据特征进行推理，得到推理结果，包括：
31、基于所述目标定点数据特征进行行为识别，得到行为识别结果。
32、在一种可能的实施方式中，所述待推理的目标浮点数据为待处理文本，所述方法包括：
33、所述获取待推理的目标浮点数据包含的多个子浮点数据，包括：
34、获取所述待处理文本包含的多个字符段；
35、所述获取各个子浮点数据的浮点数据特征以及所述各个子浮点数据对应的浮点注意力权重，包括：
36、获取所述各个的浮点文本数据特征；
37、基于各个浮点文本数据特征之间的相似程度，得到所述各个字符段的浮点文本注意力权重；
38、所述根据所述目标定点数据特征进行推理，得到推理结果，包括：
39、基于所述目标定点数据特征进行文字识别，得到文字识别结果。
40、在一种可能的实施方式中，所述待推理的目标浮点数据为待识别声纹数据，所述方法包括：
41、所述获取待推理的目标浮点数据包含的多个子浮点数据，包括：
42、获取所述待识别声纹数据包含的多个声纹片段；
43、所述获取各个子浮点数据的浮点数据特征以及所述各个子浮点数据对应的浮点注意力权重，包括：
44、获取所述各个声纹片段的浮点声纹数据特征；
45、基于各个浮点声纹数据特征之间的相似程度，得到所述各个声纹片段的浮点声纹注意力权重；
46、所述根据所述目标定点数据特征进行推理，得到推理结果，包括：
47、基于所述目标定点数据特征进行声纹识别，得到声纹识别结果。
48、第二方面，本申请实施例提供了一种数据推理的装置，所述装置包括：
49、数据获取模块，用于获取待推理的目标浮点数据包含的多个子浮点数据；
50、向量获取模块，用于获取各个子浮点数据的浮点数据特征以及所述各个子浮点数据对应的浮点注意力权重；
51、向量量化模块，用于对所述浮点数据特征进行量化，得到定点数据特征，并对所述浮点注意力权重进行量化，得到定点注意力权重；
52、特征输出模块，用于基于所述定点数据特征以及所述定点注意力权重，得到输出定点数据特征；
53、因子统计模块，用于统计各个定点注意力权重得到归一化因子；
54、特征调整模块，用于基于所述归一化因子调整所述输出定点数据特征，得到目标定点数据特征，其中，所述目标定点数据特征与所述归一化因子负相关；
55、数据推理模块，用于根据所述目标定点数据特征进行推理，得到推理结果。
56、在一种可能的实施方式中，所述特征调整模块，包括：
57、特征调整子模块，用于计算所述输出定点数据特征与所述归一化因子的比值，作为目标定点数据特征；
58、所述因子统计模块，包括：
59、因子统计子模块，用于对所述各个定点注意力权重求和得到归一化因子；
60、所述特征输出模块，包括：
61、特征输出子模块，用于分别将各所述子浮点数据的所述定点数据特征和所述定点注意力权重相乘，得到输出定点数据特征；
62、所述待推理的目标浮点数据为待识别车辆的车辆图像，所述装置包括：
63、所述数据获取模块，包括：
64、数据获取第一子模块，用于获取所述待识别车辆的车辆图像包含的多个本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种数据推理的方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述归一化因子调整所述输出定点数据特征，得到目标定点数据特征，包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述统计各个定点注意力权重得到归一化因子，包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述定点数据特征以及所述定点注意力权重，得到输出定点数据特征，包括：
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述待推理的目标浮点数据为待识别车辆的车辆图像，所述方法包括：
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述待推理的目标浮点数据为拍摄目标人员得到的视频，所述方法包括：
7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述待推理的目标浮点数据为待处理文本，所述方法包括：
8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述待推理的目标浮点数据为待识别声纹数据，所述方法包括：
9.一种数据推理的装置，其特征在于，所述装置包括：
10.根据权利要求9所述的装置，其特征在
11.一种电子设备，其特征在于，包括：
12.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质内存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1-8任一所述的方法。
...【技术特征摘要】
1.一种数据推理的方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述归一化因子调整所述输出定点数据特征，得到目标定点数据特征，包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述统计各个定点注意力权重得到归一化因子，包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述定点数据特征以及所述定点注意力权重，得到输出定点数据特征，包括：
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述待推理的目标浮点数据为待识别车辆的车辆图像，所述方法包括：
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述待推理的目标浮点数据为...
【专利技术属性】
技术研发人员：杨诚，彭博，李哲暘，谭文明，
申请(专利权)人：杭州海康威视数字技术股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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