探討神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法在人工智能識別中的應(yīng)用

王聰 孫從容

【摘要】人工智能識別技術(shù)是高新科技發(fā)展的產(chǎn)物。人工智能中在無生命體和有生命體的人工智能識別技術(shù)取得了突飛猛進(jìn)的發(fā)展。這樣的發(fā)展離不開神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法與人工智能識別技術(shù)的相互融合。因此，本文主要探討的是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法在人工智能識別中的應(yīng)用。

【關(guān)鍵詞】神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法;人工智能;識別技術(shù)

1神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法概要

計(jì)算機(jī)在人的需求和科技的指引下幾度變革與發(fā)展，故此產(chǎn)生了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)。目前來說，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法備受各個(gè)領(lǐng)域的認(rèn)可和支持，在醫(yī)學(xué)、生物學(xué)、統(tǒng)計(jì)學(xué)等等領(lǐng)域廣泛運(yùn)用。所謂的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)，指的是通過大量了神經(jīng)元的相互連接，從而構(gòu)建出來的復(fù)雜神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)。這一套的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的最優(yōu)算法，是將大量的信息存儲后，進(jìn)行數(shù)據(jù)處理，并且多次實(shí)踐和證明，從而形成最優(yōu)算法。因此，它能夠處理十分復(fù)雜的問題。比如工程方案的設(shè)計(jì)。當(dāng)我們輸入關(guān)鍵信息時(shí)，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)會通過算法給我們最為合理的方案設(shè)計(jì)，從而簡化了人們工作內(nèi)容以及減少了工作時(shí)間。

2神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法在人工智能識別的應(yīng)用

人工智能識別技術(shù)的運(yùn)用，在日常生活中已經(jīng)是極其常見的事情。人工智能識別技術(shù)能夠取得今天的成就，成為人類必不可少的生活工具。這主要得益于它能夠?qū)⑸窠?jīng)網(wǎng)絡(luò)算法容納到人工智能識別技術(shù)中，從而提高人工智能識別技術(shù)的精準(zhǔn)性，使得人工智能識別技術(shù)能夠得到大家認(rèn)可，從而廣泛的運(yùn)用與生活中。而神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法主要從以下幾個(gè)方面應(yīng)用于人工智能識別中。

2.1結(jié)構(gòu)搭建與分析

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法運(yùn)用到人工智能識別技術(shù)中，是以人工智能識別機(jī)器為載體，將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的神經(jīng)元進(jìn)行排列組合，最終形成多方面、多層次的人工智能識別的結(jié)構(gòu)網(wǎng)絡(luò)。在這個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的控制下，人工智能的識別能力得到了進(jìn)一步的升華和提高，使得其精確度和敏銳度遠(yuǎn)遠(yuǎn)超出從前。在由神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)搭建的人工智能識別技術(shù)的平臺中，人工智能的識別根據(jù)所需識別的物體不同而排列組合的結(jié)構(gòu)也就不同，使得人工智能的識別技術(shù)能夠?qū)Ｒ簧疃鹊难邪l(fā)，從而實(shí)現(xiàn)由量向質(zhì)的升華。

2.2算法精準(zhǔn)與分析

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的一個(gè)十分顯著的優(yōu)勢就在于其的算法精準(zhǔn)上。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的精準(zhǔn)與評價(jià)網(wǎng)絡(luò)性能的MSE有著密切的關(guān)系。在計(jì)算MSE的過程中，科學(xué)家們十分的注重時(shí)間因素的影響，因此在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法中存在一個(gè)誤差函數(shù)，即E=（d0）2/2。那么將誤差值和所要計(jì)算的權(quán)值進(jìn)行對比，那么我們就很容易得到一個(gè)精確的數(shù)值和結(jié)果?；谶@樣一個(gè)原理，將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法運(yùn)用在人工智能識別技術(shù)中，是將人工智能中的識別技術(shù)的甄別能力，通過算法提高。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法能夠提高人工智能識別技術(shù)不僅僅依賴于其科學(xué)、復(fù)雜而嚴(yán)謹(jǐn)?shù)乃惴?，還得益于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一個(gè)鏈接個(gè)體的系統(tǒng)。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的各個(gè)連接點(diǎn)相互貫通，融為一體，不僅僅是平臺構(gòu)建的互助，也是信息交流與共享。因此，人工智能識別技術(shù)在增添神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)后，其信息檢索能力和信息匹配能力也得到了提高。

2.3擬合效果與性能

一個(gè)多元函數(shù)，擬合效果越好，那么數(shù)值的精確度也就越高。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)本質(zhì)上是由多個(gè)函數(shù)在計(jì)算機(jī)算法的控制下而搭建的多維度系統(tǒng)。因此，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法通過控制好每一股神經(jīng)元，能夠提高整個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的擬合效果。高質(zhì)量的擬合效果能夠減少人工智能識別技術(shù)的識別障礙。當(dāng)人工智能識別技術(shù)正在運(yùn)用時(shí)候，通過優(yōu)質(zhì)高質(zhì)量擬合效果的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法控制，使得人工智能能夠準(zhǔn)確的識別個(gè)體信息，并反饋個(gè)體信息。在多維的擬合狀態(tài)下，就不會出現(xiàn)機(jī)器因?yàn)殡y以抉擇而沒有辦法反饋信息。所有神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法中的擬合效果對人工智能的影響是極其的大的。擬合效果的高低與人工智能識別技術(shù)自身的性能狀態(tài)直接掛鉤，促進(jìn)人工智能識別技術(shù)性能的拓展與完備。

2.4數(shù)據(jù)樣本與存儲

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是由多個(gè)神經(jīng)元和網(wǎng)絡(luò)結(jié)點(diǎn)形成的，由多個(gè)神經(jīng)元交叉建構(gòu)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一個(gè)多維的虛擬空間。在這個(gè)虛擬空間中所能夠儲存的資料信息是難以估量的，而且大多是形式多樣的儲存模式，使得這個(gè)模式能夠構(gòu)建出虛擬的人像或者物像。人工智能識別技術(shù)就是要識別現(xiàn)實(shí)生活中真實(shí)存在的人像或者物像，那么將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用到人工智能識別技術(shù)上，能夠使得虛擬與現(xiàn)實(shí)的人像或者物像相重疊，從而提高人工智能的識別技術(shù)。而要達(dá)到人工智能識別技術(shù)與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)之間是高度吻合的，那么就得進(jìn)行大量的數(shù)據(jù)采集、整理、儲存和優(yōu)化。而對于數(shù)據(jù)樣本的實(shí)驗(yàn)，數(shù)據(jù)樣本的實(shí)踐，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法都會通過預(yù)先的設(shè)定，輸入關(guān)鍵字即可得出，從而能夠使得人工智能識別技術(shù)的智能化程度大大的提高，精準(zhǔn)度也大大的提高。

2.5反應(yīng)與檢索速度

如果數(shù)據(jù)過少，人工智能識別技術(shù)可利用性不高，人們對人工智能識別技術(shù)的信任度也會打折扣。因此，大數(shù)據(jù)大容量是人工智能識別技術(shù)發(fā)展的必然儲備，而這個(gè)實(shí)現(xiàn)儲備功能的可以是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)運(yùn)用到人工智能識別技術(shù)中，是將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為一種后備儲蓄的功能。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)將互聯(lián)網(wǎng)上的一系列的信息儲備后，進(jìn)行數(shù)據(jù)的篩查、數(shù)據(jù)梳理以及數(shù)據(jù)歸類后存貯在數(shù)據(jù)庫里。當(dāng)人工智能識別技術(shù)需要反饋信息時(shí)，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法會快速的將人工智能識別技術(shù)需要的信息通過科技檢索而傳送到指定的終端，實(shí)現(xiàn)人工智能識別，從而方便人們的生活。因此，將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)運(yùn)用于人工智能識別技術(shù)中是將人工智能識別技術(shù)的內(nèi)存擴(kuò)大、重組與優(yōu)化，所以當(dāng)需要信息反饋時(shí)候，能夠通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法快速便捷的檢索出信息，極大程度上提高了人工智能的信息反映和檢索的能力，是人工智能識別技術(shù)的最佳幫手。

3局限性

將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法應(yīng)用到人工智能識別技術(shù)中，它能夠在結(jié)構(gòu)創(chuàng)建、數(shù)據(jù)算法、數(shù)據(jù)存儲與分析、反應(yīng)時(shí)效、擬合效果等等方面能夠優(yōu)化人工智能識別技術(shù)，所以在一定程度對人工智能識別技術(shù)起到的是促進(jìn)作用。但是這樣的促進(jìn)作用也有一定的局限性，比如吻合度低。我們都知道人工智能是一個(gè)新興的高科技行業(yè)，它對專業(yè)性、創(chuàng)新性以及科技性要求極高。一般從事人工智能技術(shù)研發(fā)的程序設(shè)計(jì)者在設(shè)計(jì)時(shí)候，會存在個(gè)人思路。如果將兩個(gè)或兩個(gè)以上的不同公司的所做出的人工智能產(chǎn)品進(jìn)行融合，那么他們在對接的時(shí)候就會出現(xiàn)偏差，使得彼此之間吻合度低，從而影響使用。此外，技術(shù)的不成熟也是一大局限性。人工智能識別技術(shù)研發(fā)和使用的年限短，而且神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法理論的建立也是比較短暫的，在短暫的發(fā)展階段凸顯的是技術(shù)的不成熟。技術(shù)不成熟那么就可能會導(dǎo)致兩個(gè)系統(tǒng)出現(xiàn)接觸不良而影響使用。

4結(jié)語

隨著科技化和智能化的深入發(fā)展，在當(dāng)今社會中提及和運(yùn)用人工智能已經(jīng)是一個(gè)普遍的現(xiàn)象了。對于人工智能識別技術(shù)也是一項(xiàng)生活中最普遍的技術(shù)，比如人們在日常消費(fèi)中用微信掃一掃，也是人工智能識別技術(shù)運(yùn)用的重要體現(xiàn)。隨著人工智能識別技術(shù)的發(fā)展，它的完善離不開將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法應(yīng)用到其中。因?yàn)樯窠?jīng)網(wǎng)絡(luò)算法能夠極大的促進(jìn)人工智能識別技術(shù)的高效性、精準(zhǔn)性以及精確性。但是目前來說，將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法運(yùn)用到人工智能識別技術(shù)還存在很多的局限。因此，人工智能識別技術(shù)還有待完善。未來的世界是人工智能的世界，當(dāng)勞動力人口紅利喪失、多媒體創(chuàng)作紅利喪失后，我們即將迎來的是人工智能紅利，而人工智能識別技術(shù)作為人工智能發(fā)展的組成部分，在它的研發(fā)和完善的過程，既是便捷人們生活，又是賺取人工智能紅利，所以這一項(xiàng)技術(shù)在經(jīng)濟(jì)層面、生活層面都是十分值得去研發(fā)的。

參考文獻(xiàn)

[1]焦雙健，王志遠(yuǎn).卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的人臉識別門禁系統(tǒng)設(shè)計(jì)[J].單片機(jī)與嵌入式系統(tǒng)應(yīng)用，2020，20（9）：47-50.

[2]鄭小龍.人工智能探境科技之得"芯"應(yīng)手[J].電子產(chǎn)品世界，2020，27（8）：12-13，21.

[3]郭利敏，葛亮，劉悅?cè)?卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在古籍漢字識別中的應(yīng)用實(shí)踐[J].圖書館論壇，2019，39（10）：142-148.