神经网络算法在人工智能识别中的应用研究

• 作者: 刘中儒 张庆 郭华
• 来源期刊: 江苏通信
• 关键词: 人工智能 神经网络算法 反向传播算法 深度学习
• 年，卷（期）: 2019,（1）
• 所属期刊栏目: 大数据、云计算、网信安全及其他新技术——创新与发展
• 页码范围: 63-67
• 页数: 5页
• 字数: 4122字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1007-9513.2019.01.017

摘要

本文介绍了深度神经网络算法在人工智能系统应用中的识别原理,并以深度神经网络识别算法为例,详细介绍其训练过程.通过有监督的学习,降低每次训练的误差,并按照误差下降的方向反向逐步迭代参数,提升神经网络算法的效率及计算稳定性.通过算法的优化推动人脸识别新业务的功能突破,人脸识别率达到99.5％,助力人工智能的应用和发展,助力运营商业务变革.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	郭华		16	57	4.0	7.0
2	张庆		5	22	2.0	4.0
3	刘中儒		1	2	1.0	1.0