Page 31 - 基于人工智能的图像识别技术研究

第一章 人工智能概述

（一）深度学习概述

深度学习的理念来自早期人工神经网络的相关探究，属于机器学习算法中的一
种，拥有极为强大的学习性能。经过深入训练的神经网络计算方法，也是目前人工智
能时代发展下重要的研究与发展方向。深度学习最突出的特性就在于对大数据的学习
与使用。通过在之前的经验中提取关键概念要素进行训练与学习，能够对之后的没有

经过训练使用的数据进行处理，并不是单纯的一种算法或一种分析模型（见图1-7）。

图 1-7 大数据的学习和使用

（二）人工智能的发展趋势

1.探索多角度融合深度学习创新发展
在人工智能时代，深度学习已经逐渐成为推进其发展的重要方向。深度学习
内容的不断创新、突破与发展，不断为人工智能时代的进步带来新的算法与技

术。之前单纯依靠监督进行学习的算法生成方式已经被淘汰，因为更多变化性数
据的存在与大量理解力问题的出现，依靠以往的人工智能方式已经难以解决。进
行深度学习，构建多维算法模型，加入人工神经网络内容的同时进行深度训练成

为当前多元化人工智能时代的发展需要，并深受业内关注。深度学习与人工智能
的融合已经逐渐成为相关领域的创新与研究热点。

2.深度运用识别技术提升学习能力
人工智能时代的不断发展能够为AI的发展形成强有力的经验数据支撑，利用

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