摘要
本申请公开了人工智能模型的可视化输出方法、装置、设备及介质,属于人工智能可视化技术领域。该可视化输出方法包括:步骤S1,接收人工智能模型输出的第一编程语言表示数据,并使用智能解析引擎模型自动识别并解析数据格式;步骤S2,构建自适应数据转换模型,学习不同编程语言间的转换规则,以将解析后的数据从第一编程语言格式转换为第二编程语言格式;步骤S3,基于转换后的数据,利用生成对抗网络生成结构化的中间数据;步骤S4,构建贝叶斯网络,通过概率推断方法筛选出最相关的数据,并根据推断结果进行匹配;步骤S5,引入区块链技术,确保数据更新和展示的安全性与透明性;步骤S6,结合云计算和边缘计算技术,实现数据的高效存储和访问。
技术关键词
人工智能模型
数据生成模型
长短期记忆网络
生成对抗网络
编码器
注意力机制
边缘计算技术
区块链技术
数据格式
区块链数据安全
数据项
推断方法
数据更新
词频统计
语法结构
深度学习架构
解码器架构
系统为您推荐了相关专利信息
剩余油饱和度
饱和度场
输出特征
三维卷积神经网络
序列特征
电力负荷预测
频域特征
LSTM模型
学习系统
生成对抗网络
暂态稳定评估
电力系统仿真
更新模型参数
传播算法
样本
深度学习技术
局部空间特征
联合特征提取
时序特征
隧道
深度残差
生成对抗网络模型
生成器网络
网络结构
输出特征