《表1 不同的节点数对图像识别产生直接的影响》

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《基于图像识别与生成技术的人工智能应用》

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神经网络形式是现阶段图像识别技术的一种常见形式，以现有的图像识别技术为基础前提，合理融入现代神经网络算法形式，根据现阶段的需求构建新识别，以满足当前的需求。该形式属于人工智能领域技术，主要是人工神经网络，通过人工智能对人类及动物神经网络分布的特征进行全面的分析，与传统的图像识别技术相对比，该技术更具有优势，融入神经网络算法，提升整体的复杂性与成本性。图像神经被提取捕捉后可利用神经网络程序中的优势，进行精准的识别分类，为人们提供优质的服务[2]。例如，以实际为例，神经网络完成相应的设计后需要进行神经网络的训练，进而保证其图像识别，如某识别中，主要构建两层网络，包含输出神经元、输入层、隐含层，在初始时学习速率通常为0.01-0.6，训练指标为0.001，通过实验验证其不同的节点数对图像识别产生直接的影响，如下表1所示。