基于深度学习的人工智能算法优化与应用研究

作　　者： 马建友

摘　　要： 深度学习作为人工智能领域的重要技术，近年来在算法优化和实际应用中取得了很大进展。文章研究了深度神经网络结构优化与优化器调整以及数据增强技术等内容的深度算法，并探讨了这些优化技术在图像识别与自然语言处理以及智能推荐系统等领域的工程实践。文章借助性能评估分析了优化前后模型的改进效果，总结了优化技术的适用场景及其在实际应用中的效益。研究表明合理的优化策略能够提升算法性能，并为人工智能技术在更多领域的应用提供新的动力。为深度学习算法的进一步优化和推广应用提供了理论基础和技术支持。

来　　源： 《信息产业报道》 2025-06