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

        2020-11-02 02:49:51王聰孫從容
        探索科學(xué) 2020年9期
        關(guān)鍵詞:人工智能

        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)算法備受各個領(lǐng)域的認(rèn)可和支持,在醫(yī)學(xué)、生物學(xué)、統(tǒng)計學(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。當(dāng)我們輸入關(guān)鍵信息時,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,從而簡化了人們工作內(nèi)容以及減少了工作時間。

        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)與評價網(wǎng)絡(luò)性能的MSE有著密切的關(guān)系。在計算MSE的過程中,科學(xué)家們十分的注重時間因素的影響,因此在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法中存在一個誤差函數(shù),即E=(d0)2/2。那么將誤差值和所要計算的權(quán)值進(jìn)行對比,那么我們就很容易得到一個精確的數(shù)值和結(jié)果?;谶@樣一個原理,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)是一個鏈接個體的系統(tǒng)。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的各個連接點(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)上是由多個函數(shù)在計算機(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)確的識別個體信息,并反饋個體信息。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)是由多個神經(jīng)元和網(wǎng)絡(luò)結(jié)點(diǎn)形成的,由多個神經(jīng)元交叉建構(gòu)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)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(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,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)計者在設(shè)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(chǎn)品進(jìn)行融合,那么他們在對接的時候就會出現(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)

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