探討神經網絡算法在人工智能識別中的應用

王聰 孫從容

【摘要】人工智能識別技術是高新科技發展的產物。人工智能中在無生命體和有生命體的人工智能識別技術取得了突飛猛進的發展。這樣的發展離不開神經網絡算法與人工智能識別技術的相互融合。因此，本文主要探討的是神經網絡算法在人工智能識別中的應用。

【關鍵詞】神經網絡算法;人工智能;識別技術

1神經網絡算法概要

計算機在人的需求和科技的指引下幾度變革與發展，故此產生了神經網絡系統。目前來說，神經網絡算法備受各個領域的認可和支持，在醫學、生物學、統計學等等領域廣泛運用。所謂的神經網絡系統，指的是通過大量了神經元的相互連接，從而構建出來的復雜神經網絡系統。這一套的神經網絡的最優算法，是將大量的信息存儲后，進行數據處理，并且多次實踐和證明，從而形成最優算法。因此，它能夠處理十分復雜的問題。比如工程方案的設計。當我們輸入關鍵信息時，神經網絡會通過算法給我們最為合理的方案設計，從而簡化了人們工作內容以及減少了工作時間。

2神經網絡算法在人工智能識別的應用

人工智能識別技術的運用，在日常生活中已經是極其常見的事情。人工智能識別技術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將神經網絡算法容納到人工智能識別技術中，從而提高人工智能識別技術的精準性，使得人工智能識別技術能夠得到大家認可，從而廣泛的運用與生活中。而神經網絡算法主要從以下幾個方面應用于人工智能識別中。

2.1結構搭建與分析

神經網絡算法運用到人工智能識別技術中，是以人工智能識別機器為載體，將神經網絡中的神經元進行排列組合，最終形成多方面、多層次的人工智能識別的結構網絡。在這個神經網絡算法的控制下，人工智能的識別能力得到了進一步的升華和提高，使得其精確度和敏銳度遠遠超出從前。在由神經網絡搭建的人工智能識別技術的平臺中，人工智能的識別根據所需識別的物體不同而排列組合的結構也就不同，使得人工智能的識別技術能夠專一深度的研發，從而實現由量向質的升華。

2.2算法精準與分析

神經網絡算法的一個十分顯著的優勢就在于其的算法精準上。神經網絡算法的精準與評價網絡性能的MSE有著密切的關系。在計算MSE的過程中，科學家們十分的注重時間因素的影響，因此在神經網絡算法中存在一個誤差函數，即E=（d0）2/2。那么將誤差值和所要計算的權值進行對比，那么我們就很容易得到一個精確的數值和結果。基于這樣一個原理，將神經網絡算法運用在人工智能識別技術中，是將人工智能中的識別技術的甄別能力，通過算法提高。神經網絡算法能夠提高人工智能識別技術不僅僅依賴于其科學、復雜而嚴謹的算法，還得益于神經網絡是一個鏈接個體的系統。神經網絡中的各個連接點相互貫通，融為一體，不僅僅是平臺構建的互助，也是信息交流與共享。因此，人工智能識別技術在增添神經網絡后，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

一個多元函數，擬合效果越好，那么數值的精確度也就越高。神經網絡本質上是由多個函數在計算機算法的控制下而搭建的多維度系統。因此，神經網絡算法通過控制好每一股神經元，能夠提高整個神經網絡的擬合效果。高質量的擬合效果能夠減少人工智能識別技術的識別障礙。當人工智能識別技術正在運用時候，通過優質高質量擬合效果的神經網絡算法控制，使得人工智能能夠準確的識別個體信息，并反饋個體信息。在多維的擬合狀態下，就不會出現機器因為難以抉擇而沒有辦法反饋信息。所有神經網絡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自身的性能狀態直接掛鉤，促進人工智能識別技術性能的拓展與完備。

2.4數據樣本與存儲

神經網絡是由多個神經元和網絡結點形成的，由多個神經元交叉建構的神經網絡是一個多維的虛擬空間。在這個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，使得這個模式能夠構建出虛擬的人像或者物像。人工智能識別技術就是要識別現實生活中真實存在的人像或者物像，那么將神經網絡應用到人工智能識別技術上，能夠使得虛擬與現實的人像或者物像相重疊，從而提高人工智能的識別技術。而要達到人工智能識別技術與神經網絡之間是高度吻合的，那么就得進行大量的數據采集、整理、儲存和優化。而對于數據樣本的實驗，數據樣本的實踐，神經網絡算法都會通過預先的設定，輸入關鍵字即可得出，從而能夠使得人工智能識別技術的智能化程度大大的提高，精準度也大大的提高。

2.5反應與檢索速度

如果數據過少，人工智能識別技術可利用性不高，人們對人工智能識別技術的信任度也會打折扣。因此，大數據大容量是人工智能識別技術發展的必然儲備，而這個實現儲備功能的可以是神經網絡。將神經網絡運用到人工智能識別技術中，是將神經網絡作為一種后備儲蓄的功能。神經網絡將互聯網上的一系列的信息儲備后，進行數據的篩查、數據梳理以及數據歸類后存貯在數據庫里。當人工智能識別技術需要反饋信息時，神經網絡算法會快速的將人工智能識別技術需要的信息通過科技檢索而傳送到指定的終端，實現人工智能識別，從而方便人們的生活。因此，將神經網絡運用于人工智能識別技術中是將人工智能識別技術的內存擴大、重組與優化，所以當需要信息反饋時候，能夠通過神經網絡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的最佳幫手。

3局限性

將神經網絡算法應用到人工智能識別技術中，它能夠在結構創建、數據算法、數據存儲與分析、反應時效、擬合效果等等方面能夠優化人工智能識別技術，所以在一定程度對人工智能識別技術起到的是促進作用。但是這樣的促進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新興的高科技行業，它對專業性、創新性以及科技性要求極高。一般從事人工智能技術研發的程序設計者在設計時候，會存在個人思路。如果將兩個或兩個以上的不同公司的所做出的人工智能產品進行融合，那么他們在對接的時候就會出現偏差，使得彼此之間吻合度低，從而影響使用。此外，技術的不成熟也是一大局限性。人工智能識別技術研發和使用的年限短，而且神經網絡算法理論的建立也是比較短暫的，在短暫的發展階段凸顯的是技術的不成熟。技術不成熟那么就可能會導致兩個系統出現接觸不良而影響使用。

4結語

隨著科技化和智能化的深入發展，在當今社會中提及和運用人工智能已經是一個普遍的現象了。對于人工智能識別技術也是一項生活中最普遍的技術，比如人們在日常消費中用微信掃一掃，也是人工智能識別技術運用的重要體現。隨著人工智能識別技術的發展，它的完善離不開將神經網絡算法應用到其中。因為神經網絡算法能夠極大的促進人工智能識別技術的高效性、精準性以及精確性。但是目前來說，將神經網絡算法運用到人工智能識別技術還存在很多的局限。因此，人工智能識別技術還有待完善。未來的世界是人工智能的世界，當勞動力人口紅利喪失、多媒體創作紅利喪失后，我們即將迎來的是人工智能紅利，而人工智能識別技術作為人工智能發展的組成部分，在它的研發和完善的過程，既是便捷人們生活，又是賺取人工智能紅利，所以這一項技術在經濟層面、生活層面都是十分值得去研發的。

參考文獻

[1]焦雙健，王志遠.卷積神經網絡的人臉識別門禁系統設計[J].單片機與嵌入式系統應用，2020，20（9）：47-50.

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

[3]郭利敏，葛亮，劉悅如.卷積神經網絡在古籍漢字識別中的應用實踐[J].圖書館論壇，2019，39（10）：142-148.