pg下载 【山东科协每日科普】人脸识别、图像搜索、自动驾驶……你了解AI图像识别是如何工作的吗？

在生活里头，AI图像识别于各处皆是。像是图像搜索，还有自动驾驶汽车，以及人脸识别技术等等这些，全部都离不开一项技术，那就是卷积神经网络，而这项技术宛如AI的眼睛 。

什么是卷积神经网络？

20世纪50年代到60年代期间pg下载麻将胡了，大卫·休伯尔与托斯坦·威泽尔针对猫的视觉展开了研究，一幅画面进入猫的视野后，他们发现猫大脑里负责视觉的神经元被不同事物激活了，有的神经元对线条较为敏感，有的神经元对大块颜色更为敏感，这些神经细胞共同协作，助力生物识别各类复杂图像，此项研究使大卫和托斯坦荣获了1981年诺贝尔生理学或医学奖，还启发了人工智能领域一项极其重要的算法——卷积神经网络。

卷积神经网络在识别图片时有两个重要过程——卷积和汇聚。

卷积的进程是借由卷积核予以达成的，一幅图片于计算机的认知里实际上是由一个个像素点所聚拢而成的矩阵，卷积核并非独自去考量每一个像素点之上的信息，而是与此同时针对某个区域内的像素点信息展开处理，如此能够全面顾及相邻像素点的信息，更优地萃取出更具层级的特征，用以辅助神经网络做出更为精准的判断。

直化也就是汇聚，图片常常是个较大的矩阵，某块区域里的信息能被汇聚压缩成一个信息pg下载官方认证，比如说对于一个16×16的矩阵，借助汇聚的办法提取2×2格子里颜色最深一格的信息，就能使其变为8×8的矩阵，要是再进行一次同样的汇聚，能把8×8的矩阵变成4×4的矩阵，尽管图像汇聚后会出现一些变化，然而整个图像的基本特征依旧被保留了 。

AI的眼睛是如何工作的？

通过卷积以及汇聚，卷积神经网络得以极为出色地对图片信息予以提取，使得图像的学习处理效率获得了极大的提升。当然pg下载，卷积神经网络也运用与神经网络一样的反向传播算法，持续依据已知结果朝着逆向调整神经网络里的参数，从而做出愈发精准的判断。

在20世纪80年代末的时候卷积神经网络出现了，而后一直到2000年以后，人们察觉到将卷积神经网络与GPU配合起来这种情况，能够令卷积神经网络的学习训练速度极大地加快，于是，卷积神经网络很快就被运用到生活的各个方面了。也就是在购物软件里识别商品种类时要依靠卷积神经网络，在旅途中识别花花草草时要依靠卷积神经网络，在线办理业务时识别面部要依靠卷积神经网络。并且，卷积神经网络起初仅仅是被用来处理视觉图像方面的信息，历经迭代以及发展，AI能够更出色地看见、理解我们所处的世界，在音频识别、自然语言处理等领域有着充满希望的前景。