探讨神经网络算法在人工智能识别中的应用

王聪 孙从容

【摘要】人工智能识别技术是高新科技发展的产物。人工智能中在无生命体和有生命体的人工智能识别技术取得了突飞猛进的发展。这样的发展离不开神经网络算法与人工智能识别技术的相互融合。因此，本文主要探讨的是神经网络算法在人工智能识别中的应用。

【关键词】神经网络算法;人工智能;识别技术

1神经网络算法概要

计算机在人的需求和科技的指引下几度变革与发展，故此产生了神经网络系统。目前来说，神经网络算法备受各个领域的认可和支持，在医学、生物学、统计学等等领域广泛运用。所谓的神经网络系统，指的是通过大量了神经元的相互连接，从而构建出来的复杂神经网络系统。这一套的神经网络的最优算法，是将大量的信息存储后，进行数据处理，并且多次实践和证明，从而形成最优算法。因此，它能够处理十分复杂的问题。比如工程方案的设计。当我们输入关键信息时，神经网络会通过算法给我们最为合理的方案设计，从而简化了人们工作内容以及减少了工作时间。

2神经网络算法在人工智能识别的应用

人工智能识别技术的运用，在日常生活中已经是极其常见的事情。人工智能识别技术能够取得今天的成就，成为人类必不可少的生活工具。这主要得益于它能够将神经网络算法容纳到人工智能识别技术中，从而提高人工智能识别技术的精准性，使得人工智能识别技术能够得到大家认可，从而广泛的运用与生活中。而神经网络算法主要从以下几个方面应用于人工智能识别中。

2.1结构搭建与分析

神经网络算法运用到人工智能识别技术中，是以人工智能识别机器为载体，将神经网络中的神经元进行排列组合，最终形成多方面、多层次的人工智能识别的结构网络。在这个神经网络算法的控制下，人工智能的识别能力得到了进一步的升华和提高，使得其精确度和敏锐度远远超出从前。在由神经网络搭建的人工智能识别技术的平台中，人工智能的识别根据所需识别的物体不同而排列组合的结构也就不同，使得人工智能的识别技术能够专一深度的研发，从而实现由量向质的升华。

2.2算法精准与分析

神经网络算法的一个十分显著的优势就在于其的算法精准上。神经网络算法的精准与评价网络性能的MSE有着密切的关系。在计算MSE的过程中，科学家们十分的注重时间因素的影响，因此在神经网络算法中存在一个误差函数，即E=（d0）2/2。那么将误差值和所要计算的权值进行对比，那么我们就很容易得到一个精确的数值和结果。基于这样一个原理，将神经网络算法运用在人工智能识别技术中，是将人工智能中的识别技术的甄别能力，通过算法提高。神经网络算法能够提高人工智能识别技术不仅仅依赖于其科学、复杂而严谨的算法，还得益于神经网络是一个链接个体的系统。神经网络中的各个连接点相互贯通，融为一体，不仅仅是平台构建的互助，也是信息交流与共享。因此，人工智能识别技术在增添神经网络后，其信息检索能力和信息匹配能力也得到了提高。

2.3拟合效果与性能

一个多元函数，拟合效果越好，那么数值的精确度也就越高。神经网络本质上是由多个函数在计算机算法的控制下而搭建的多维度系统。因此，神经网络算法通过控制好每一股神经元，能够提高整个神经网络的拟合效果。高质量的拟合效果能够减少人工智能识别技术的识别障碍。当人工智能识别技术正在运用时候，通过优质高质量拟合效果的神经网络算法控制，使得人工智能能够准确的识别个体信息，并反馈个体信息。在多维的拟合状态下，就不会出现机器因为难以抉择而没有办法反馈信息。所有神经网络算法中的拟合效果对人工智能的影响是极其的大的。拟合效果的高低与人工智能识别技术自身的性能状态直接挂钩，促进人工智能识别技术性能的拓展与完备。

2.4数据样本与存储

神经网络是由多个神经元和网络结点形成的，由多个神经元交叉建构的神经网络是一个多维的虚拟空间。在这个虚拟空间中所能够储存的资料信息是难以估量的，而且大多是形式多样的储存模式，使得这个模式能够构建出虚拟的人像或者物像。人工智能识别技术就是要识别现实生活中真实存在的人像或者物像，那么将神经网络应用到人工智能识别技术上，能够使得虚拟与现实的人像或者物像相重叠，从而提高人工智能的识别技术。而要达到人工智能识别技术与神经网络之间是高度吻合的，那么就得进行大量的数据采集、整理、储存和优化。而对于数据样本的实验，数据样本的实践，神经网络算法都会通过预先的设定，输入关键字即可得出，从而能够使得人工智能识别技术的智能化程度大大的提高，精准度也大大的提高。

2.5反应与检索速度

如果数据过少，人工智能识别技术可利用性不高，人们对人工智能识别技术的信任度也会打折扣。因此，大数据大容量是人工智能识别技术发展的必然储备，而这个实现储备功能的可以是神经网络。将神经网络运用到人工智能识别技术中，是将神经网络作为一种后备储蓄的功能。神经网络将互联网上的一系列的信息储备后，进行数据的筛查、数据梳理以及数据归类后存贮在数据库里。当人工智能识别技术需要反馈信息时，神经网络算法会快速的将人工智能识别技术需要的信息通过科技检索而传送到指定的终端，实现人工智能识别，从而方便人们的生活。因此，将神经网络运用于人工智能识别技术中是将人工智能识别技术的内存扩大、重组与优化，所以当需要信息反馈时候，能够通过神经网络算法快速便捷的检索出信息，极大程度上提高了人工智能的信息反映和检索的能力，是人工智能识别技术的最佳帮手。

3局限性

将神经网络算法应用到人工智能识别技术中，它能够在结构创建、数据算法、数据存储与分析、反应时效、拟合效果等等方面能够优化人工智能识别技术，所以在一定程度对人工智能识别技术起到的是促进作用。但是这样的促进作用也有一定的局限性，比如吻合度低。我们都知道人工智能是一个新兴的高科技行业，它对专业性、创新性以及科技性要求极高。一般从事人工智能技术研发的程序设计者在设计时候，会存在个人思路。如果将两个或两个以上的不同公司的所做出的人工智能产品进行融合，那么他们在对接的时候就会出现偏差，使得彼此之间吻合度低，从而影响使用。此外，技术的不成熟也是一大局限性。人工智能识别技术研发和使用的年限短，而且神经网络算法理论的建立也是比较短暂的，在短暂的发展阶段凸显的是技术的不成熟。技术不成熟那么就可能會导致两个系统出现接触不良而影响使用。

4结语

随着科技化和智能化的深入发展，在当今社会中提及和运用人工智能已经是一个普遍的现象了。对于人工智能识别技术也是一项生活中最普遍的技术，比如人们在日常消费中用微信扫一扫，也是人工智能识别技术运用的重要体现。随着人工智能识别技术的发展，它的完善离不开将神经网络算法应用到其中。因为神经网络算法能够极大的促进人工智能识别技术的高效性、精准性以及精确性。但是目前来说，将神经网络算法运用到人工智能识别技术还存在很多的局限。因此，人工智能识别技术还有待完善。未来的世界是人工智能的世界，当劳动力人口红利丧失、多媒体创作红利丧失后，我们即将迎来的是人工智能红利，而人工智能识别技术作为人工智能发展的组成部分，在它的研发和完善的过程，既是便捷人们生活，又是赚取人工智能红利，所以这一项技术在经济层面、生活层面都是十分值得去研发的。

参考文献

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