数字技术与应用杂志社

摘要：<正>深度学习作为人工智能（AI）的核心技术，极大地推动了AI和机器学习的发展。深度学习框架为算法的实现和优化提供了强大的工具支持，对提升算法性能、拓展应用场景具有重要价值。本文分析了深度学习框架下AI与机器学习算法改进的意义，介绍了卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、强化学习等主要技术类型，并从图像识别、自然语言处理、决策系统等领域，探讨了改进算法的具体应用策略，以期为AI技术的创新发展提供参考。AI和机器学习算法的飞速发展，极大地改变了人类生产和生活方式，作为其核心，深度学习通过模拟人脑神经元结构，构建多层次的神经网络模型，实现了图像识别、语音识别、自然语言处理等领域的重大突破。

基金资助： 2020年度聊城大学社科处校级科研基金项目（人文社科类）年度项目“图书馆情报学论文摘要翻译语料库的建设及应用研究”（321022017）；

专辑： 信息科技

专题： 自动化技术

分类号： TP18