基于深度学习预测部分的跨平台实现架构及方法

发明专利有效专利

申请号：
CN201810145538.X
IPC分类号：G06F8/20;G06F8/76;G06N20/00
申请日期：
2018-02-11
申请人：
深圳竹信科技有限公司

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著录项信息

专利名称	基于深度学习预测部分的跨平台实现架构及方法
申请号	CN201810145538.X	申请日期	2018-02-11
法律状态	授权	申报国家	暂无
公开/公告日	2018-07-13	公开/公告号	CN108279881A
优先权	暂无	优先权号	暂无
主分类号	G06F8/20 ? IPC结构图谱： G 物理 G0 仪器 G06 计算；推算；计数 G06F 电数字数据处理（基于特定计算模型的计算机系统入G06N） G06F8/00 软件工程设计（测试或调试入G06F 11/36；软件项目管理、规划或组织入G06Q 10/06）〔2018.01〕 G06F8/20 软件设计〔2018.01〕	IPC分类号	G;0;6;F;8;/;2;0;;;G;0;6;F;8;/;7;6;;;G;0;6;N;2;0;/;0;0查看分类表>
申请人	深圳竹信科技有限公司	申请人地址	广东省深圳市南山区西丽街道高新科技园北区朗山路11号同方信息港C栋8楼B单元变更专利地址、主体等相关变化，请及时变更，防止失效
权利人	深圳竹信科技有限公司	当前权利人	深圳竹信科技有限公司
发明人	刘振
代理机构	深圳市世纪恒程知识产权代理事务所	代理人	胡海国;晏波

摘要

本发明公开了一种基于深度学习预测部分的跨平台实现架构，包括基础层、接口层和开发层；基础层包括集成操作内核、跨平台编译环境、预测代码裁剪配置和人工神经网络；基础层用于封装出深度学习预测部分统一接口；接口层包括所述深度学习预测部分统一接口及接口转换工具；接口转换工具用于将深度学习预测部分统一接口转换成预设目标接口；开发层包括各类开发端，用于连接接口层，并调用与开发端支持接口类型对应的适用接口，以实现深度学习预测部分的跨平台移植。本发明还公开了一种基于深度学习预测部分的跨平台实现方法。本发明完善了深度学习开发框架基于深度学习预测部分的跨平台实现，从而提高深度学习预测部分的产品化效率。

序号	公开(公告)号	公开(公告)日	申请日	专利名称	申请人
该专利没有引用任何外部专利数据！

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该专利没有被任何外部专利所引用！

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