AI神经网络的图像识别技术可以通俗理解为：通过模仿人类大脑神经网络的运作方式，构建一个复杂的计算模型，这个模型能够接收图像信息，经过处理后提取出图像中的特征，并根据这些特征对图像进行识别和分类。这种技术可以应用于各种场景，如人脸识别、物体检测、场景理解等。
AI神经网络进行图像识别,通俗来说可以理解为以下几个步骤:
1. 将图片处理成数字矩阵，每个像素点是一个数字。
2. 输入层接收数字矩阵，传到隐藏层。
3. 隐藏层提取图片特征，如线条、形状、颜色等。
4. 权重及激活函数将特征转化并突出重要信息。
5. 输出层根据隐藏层输出,匹配图片内容,得到识别结果。
6. 将识别错误反馈回网络,调整权重,重新训练。
7. 重复上述步骤,直到网络模型能够正确识别图片。
8. 保存训练好的网络模型,用于识别新图片。
简单来说，神经网络通过训练,自动学习图片特征,建立特征到类别的映射,实现图像识别。就像我们小时候学习识别猫、狗、鸡一样，不断积累经验，最后能够区分它们。
MNIST是一个入门级的计算机视觉数据集，它包含各种手写数字图片，每一张图片对应的标签，通过神经网络算法告诉我们这个是数字几。
下面我们一起通过TensorFlow实现MNIST图像识别，通俗形象的理解TensorFlow框架CNN的工作流程和设计思想：
import tensorflow as tf
from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data
#MINIST数据集
mnist = input_data.read_data_sets('MNIST_data', one_hot=True)
#表示输入任意数量的MNIST图像，每一张图展平成784维的向量
x = tf.placeholder(tf.float32, [None, 784])
#初始化W，b矩阵
W = tf.Variable(tf.zeros([784,10]))
b = tf.Variable(tf.zeros([10]))
#tf.matmul(X，W)表示x乘以W
y = tf.nn.softmax(tf.matmul(x, W) + b)
#预测值
y_ = tf.placeholder("float", [None,10])
#交叉熵损失函数
cross_entropy = -tf.reduce_sum(y_*tf.log(y))
#模型的训练，不断的降低成本函数
train_step = tf.train.GradientDescentOptimizer(0.01).minimize(cross_entropy)
#在运行计算之前，需要添加一个操作来初始化我们创建的变量
init = tf.group(tf.global_variables_initializer(), tf.local_variables_initializer())
#在Session里面启动我模型，并且初始化变量
sess = tf.Session()
sess.run(init)
#开始训练模型,循环训练100次
for i in range(100):
batch_xs, batch_ys = mnist.train.next_batch(100)
sess.run(train_step, feed_dict={x: batch_xs, y_: batch_ys})
#真实标签与预测标签是否一致
print(sess.run([tf.argmax(y,1), tf.argmax(y_,1)],
feed_dict={x: mnist.test.images[:10], y_: mnist.test.labels[:10]}))
#计算正确率
correct_prediction = tf.equal(tf.argmax(y,1), tf.argmax(y_,1))
accuracy = tf.reduce_mean(tf.cast(correct_prediction, "float"))
print("accuracy:",sess.run(accuracy,
feed_dict={x: mnist.test.images[:10], y_: mnist.test.labels[:10]}))
#运算结果：
[array([7, 2, 1, 0, 4, 1, 4, 9, 6, 9], dtype=int64), array([7, 2, 1, 0, 4, 1, 4, 9, 5, 9], dtype=int64)]
accuracy: 0.9