【技术实现步骤摘要】
本公开的实施例涉及计算机，并且更具体地，涉及用于数据处理的方法、电子设备和计算机程序产品。
技术介绍
1、深度学习是机器学习领域中的一个研究方向，用于学习样本数据的内在规律和表示层次，使得机器能够像人一样具有分析学习能力，能够识别文字、图像和声音等数据。深度学习在计算机视觉、自然语言处理、强化学习等领域中具有广泛的应用。
2、人类现在处于大数据时代。随着虚拟现实、虚拟世界、超高清2d/3d视频和图像的出现，以有效的方式存储和组织数据以确保即时检索和显示非常重要。深度学习的成功为数据挖掘和模式识别指明了方向。凭借足够的计算能力，它可以消化大量数据以找到许多应用的隐藏相关性。如何利用深度学习实现更高效的数据处理仍是目前亟待解决的问题。
技术实现思路
1、本公开的实施例提供了一种用于数据处理的方案。
2、在本公开的第一方面，提供了一种用于数据处理的方法。该方法包括：获取图像输入和文本输入对，该图像输入和文本输入对包括图像输入和文本输入；获得与图像输入相对应的图像特征码本和与文本输入相对应的文本特征码本；以及利用图像特征码本和文本特征码本，训练文本-图像关联模型，该文本-图像关联模型基于图像输入与文本输入之间的关联性来实现数据处理。
3、在本公开的第二方面，提供了一种电子设备。该电子设备包括至少一个处理器；以及存储有计算机可执行指令的至少一个存储器，至少一个存储器和计算机可执行指令被配置为与至少一个处理器一起使得电子设备执行操作。该操作包括：获取图像输入
4、在本公开的第三方面，提供了一种计算机程序产品。该计算机程序产品被有形地存储在非易失性计算机可读介质上并且包括计算机可执行指令，计算机可执行指令在被执行时使设备：获取图像输入和文本输入对，该图像输入和文本输入对包括图像输入和文本输入；获得与图像输入相对应的图像特征码本和与文本输入相对应的文本特征码本；以及利用图像特征码本和文本特征码本，训练文本-图像关联模型，该文本-图像关联模型基于图像输入与文本输入之间的关联性来实现数据处理。
5、提供
技术实现思路
部分是为了简化的形式来介绍对概念的选择，它们在下文的具体实施方式中将被进一步描述。
技术实现思路
部分无意标识本公开的关键特征或主要特征，也无意限制本公开的范围。
【技术保护点】
1.一种用于数据处理的方法，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其中所述图像特征码本是通过训练图像量化模型来获得的，所述训练图像量化模型包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其中所述文本特征码本是通过训练文本量化模型来获得的，所述训练文本量化模型包括：
4.根据权利要求1所述的方法，还包括：
5.根据权利要求1所述的方法，还包括：
6.根据权利要求5所述的方法，还包括：
7.根据权利要求1所述的方法，还包括：
8.根据权利要求7所述的方法，还包括：
9.根据权利要求1所述的方法，其中所述数据处理为数据检索或数据压缩。
10.一种电子设备，包括：
11.根据权利要求10所述的设备，其中所述图像特征码本是通过训练图像量化模型来获得的，所述训练图像量化模型包括：
12.根据权利要求10所述的设备，其中所述文本特征码本是通过训练文本量化模型来获得的，所述训练文本量化模型包括：
13.根据权利要求10所述的设备，所述操作还包括：
14
15.根据权利要求14所述的设备，所述操作还包括：
16.根据权利要求10所述的设备，所述操作还包括：
17.根据权利要求16所述的设备，所述操作还包括：
18.根据权利要求10所述的设备，其中所述数据处理为数据检索或数据压缩。
19.一种计算机程序产品，所述计算机程序产品被有形地存储在非易失性计算机可读介质上并且包括计算机可执行指令，所述计算机可执行指令在被执行时使设备：
...【技术特征摘要】
1.一种用于数据处理的方法，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其中所述图像特征码本是通过训练图像量化模型来获得的，所述训练图像量化模型包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其中所述文本特征码本是通过训练文本量化模型来获得的，所述训练文本量化模型包括：
4.根据权利要求1所述的方法，还包括：
5.根据权利要求1所述的方法，还包括：
6.根据权利要求5所述的方法，还包括：
7.根据权利要求1所述的方法，还包括：
8.根据权利要求7所述的方法，还包括：
9.根据权利要求1所述的方法，其中所述数据处理为数据检索或数据压缩。
10.一种电子设备，包括：
11.根据权利要求10所述的设备，其中所述图像特征码本是通过训练图...
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。