深度学习在人工智能图像识别中的创新算法研究

作　　者： 张梦

摘　　要： 人工智能图像识别技术广泛应用于安防监控、医疗诊断、自动驾驶、智能家居等领域，是人工智能领域的核心研究方向之一。传统图像识别算法依赖人工特征提取，在复杂场景下识别精度低、泛化能力弱，难以满足实际应用需求。深度学习凭借强大的特征自动学习与表征能力，为图像识别技术突破提供了关键支撑。文章系统梳理深度学习在人工智能图像识别中的创新算法，重点分析卷积神经网络改进算法、循环神经网络融合算法、生成对抗网络优化算法及注意力机制结合算法的原理、创新点与应用场景，探讨各类算法在提升识别精度、降低计算成本、增强复杂场景适应性等方面的优势，旨在为深度学习图像识别技术的进一步发展与实践应用提供参考。

来　　源： 《信息产业报道》 2026-04