包含用python實現感知機的詞條

• 1、Python在大數據方向的作用除了人工智慧與機器學習還有
• 2、自我知覺和自我覺知區別
• 3、關於神經網路 需要學習python的哪些知識？
• 4、高大上的YOLOV3對象檢測演算法，使用python也可輕鬆實現

你可以這樣理解，人工智慧是一個嬰兒的大腦，而深度學習就是讓這個嬰兒的大腦又能力看世界、聽世界、感受世界。直觀的說，深度學習只是服務於人工智慧一個工具（也許若干年後，一種全新的工具可以代替深度學習實現人工智慧），把這個工具用在語音識別領域，就能讓機器更會聽；把他用在了計算機視覺領域，就能讓機器更會看。深度學習的本質就是各種神經網路，從最早最簡單的感知機，再到多層神經網路，再到現在很火的CNN、RNN，其目的都是構建一個合適的神經網路結構，讓機器有能力「自己思考」——我們也稱之為「智能」。關於機器學習，它是比深度學習更為廣泛的概念，發展的也比較早。在人工智慧屆有一種說法：認為機器學習是人工智慧領域中最能夠體現智能的一個分支。從歷史上看，機器學習似乎也是人工智慧中發展最快的分支之一。機器學習發展早期，限於計算機計算能力、樣本量等因素，很多演算法無法實現。而近些年來，計算機的計算能力和存儲能力都有了很大的提高，數據發掘引領了大數據時代的到來，使得原來複雜度很高的演算法能夠實現，得到的結果也更為精細。理論上，只要計算機計算能力足夠強、樣本數據量足夠大，就可以不斷增加神經網路的層數以及改變神經網路的結構，這就是「深度學習」，在理論和技術上，並沒有太多的創新。只是深度學習代表了機器學習的新方向，同時也推動了機器學習的發展。

你好，我覺得這兩者是沒有區別的。都表現的是一種自覺或者是感知。是一種對前途的改知。

自己選擇的路堅持走下去。有時候，我們做出的最艱難的決定，最終會成為我們做過最漂亮的事。

2，無事心不空，有事心不亂。不管發生什麼，都不要放棄，堅持走下去，肯定會有意想不到的風景。也許不是你本來想走的路，也不是你本來想登臨的山頂，可另一條路有另一條路的風景，不同的山頂也一樣會有美麗的日出，不要念念不忘原來的路！

3，我的累，別人感受不到，我說了別人未必能夠身同感受，努力熬著，或許沒有那麼糟糕，明年會更好這個想法堅持著我繼續走下去。

4，其實人生沒有對錯，只有選擇後的堅持，不後悔，走下去，就是對的。學會善待自己，別去背負太多；學會愛惜自己，因為沒有人比你更懂你自己。生活中的愛與恨，不過是分分合合；生活中的喜與悲，不過是喜怒哀樂；生活中的傷與痛，不過是難分難捨；不要求什麼十全十美，該珍惜的珍惜。

5，你永遠不知道生活將會給你怎樣的驚喜，找到適合自己的路，堅持走下去，按自己的原則，好好生活。即使有人虧待你，但時間和人生絕對不會虧待你。

6，生活中每個人都很累，餘生，願你累的時候也能懂得怎麼過。生活除了責任，就是唯一的堅持，無論遇到什麼樣的變化，除了堅強就是一直堅持走下去！

7，優柔寡斷，是人生最大的負能量。人生沒什麼好優柔的。從生命角度去看，你人生路徑上的任何一種選擇都是錯誤的，無論你怎麼選，都有差錯；因此，當選擇來臨，A和B，拿一個便走就是。人生沒有對錯，只有選擇後的堅持，不後悔，走下去，就是對的。

8，如果你作出了某種選擇，就要準備好承擔一切後果。即使再苦再累，也不要心生抱怨，因為這是你自己的選擇！人生故事裡的大多數結局都源於你的選擇，沒有什麼好抱怨的。你選擇了什麼樣的道路，就會擁有什麼樣的人生。人生不是遊戲，我們沒有多少可供選擇的機會。既然選擇了，就要咬牙堅持走下去。

9，自己選擇的路就要堅持走下去，路上的艱辛無需抱怨…

10，成功就是多堅持一分鐘，這一分鐘不放棄，下一分鐘就會有希望，所以，當你扛不住時就咬咬牙，再苦再累，只要堅持走下去。

11，人生的道路上，永遠不是筆直的，必定有很多彎路，有很多精彩的地方，也會有很多不堪的地方。走累了，遇到彎路了，堅持走下去會柳暗花明，也會一條死路走到黑。可以停下來思考，但不要再耽誤過多時間。精彩的蜿蜒小徑、筆直的康庄大道就在未來等著。

12，不要害怕失敗，努力就好了。成功就繼續堅持走下去，失敗了就說明這條路並不適合我，那麼我就另尋它路。人生很短，快樂就好。

13，黑夜裡長行的人，難免孤獨，但之所以堅持走下去，是因為相信也並看到了，那一束黎明溫柔的光。

最基礎的部分的話需要：線性代數，機器學習，微積分，優化等等。

幾乎所有操作都有矩陣運算，所以至少最基礎的線性代數需要掌握

建議從單一的感知機Perceptron出發，繼而認識到Decision Boundary(判別邊界),以及最簡單的一些「監督訓練」的概念等，有機器學習的基礎最好。就結果而言，諸如「過擬合」之類的概念，以及對應的解決方法比如L1 L2歸一，學習率等也都可以從單個感知機的概念開始入門。

從單層感知器推廣到普通的多層感知器MLP。然後推廣到簡單的神經網路（激活函數從階躍「軟化」為諸如tanh等類型的函數），然後引入特定類型的網路結構，比如最基本的全連接、前向傳播等等概念。進而學習訓練演算法，比如反向傳播，這需要微積分的知識（Chain rule）,以及非線性優化的最基礎部分，比如梯度下降法。

其次至少需要具備一些適用於研究的編程語言的技能，例如python，matlab，（C++也可行）等，哪怕不自己實現最簡單的神經網路而是用API，也是需要一定計算機能力才能應用之。

繼續我們的目標檢測演算法的分享，前期我們介紹了SSD目標檢測演算法的python實現以及Faster-RCNN目標檢測演算法的python實現以及yolo目標檢測演算法的darknet的window環境安裝，本期我們簡單介紹一下如何使用python來進行YOLOV3的對象檢測演算法

YOLOV3的基礎知識大家可以參考往期文章，本期重點介紹如何使用python來實現

1、初始化模型

14-16 行：

模型的初始化依然使用cv下的DNN模型來載入模型，需要注意的是CV的版本需要大於3.4.2

5-8行：

初始化模型在coco上的label以便後期圖片識別使用

10-12行：

初始化圖片顯示方框的顏色

2、載入圖片，進行圖片識別

輸入識別的圖片進行圖片識別，這部分代碼跟往期的SSD 以及RCNN目標檢測演算法類似

19-20行：輸入圖片，獲取圖片的長度與寬度

25-29行：計算圖片的blob值，輸入神經網路，進行前向反饋預測圖片

只不過net.forward裡面是ln， 神經網路的所有out層

3、遍歷所有的out層，獲取檢測圖片的label與置信度

遍歷out層，獲取檢測到的label值以及置信度，檢測到這裡YOLOV3以及把所有的檢測計算完成，但是由於yolov3對重疊圖片或者靠的比較近的圖片檢測存在一定的問題，使用YOLOV3使用非最大值抑制來抑制弱的重疊邊界

竟然把墨鏡識別了手機，體現了YOLOV3在重疊圖片識別的缺點

4、應用非最大值抑制來抑制弱的重疊邊界，顯示圖片

56： 使用 非最大值抑制來抑制弱的重疊邊界

58-59行：遍歷所有圖片

61-62行：提取檢測圖片的BOX

64-68行：顯示圖片信息

70-71行：顯示圖片

利用python來實現YOLOV3，與SSD 以及RCNN代碼有很多類似的地方，大家可以參考往期的文章進行對比學習，把代碼執行一遍

進行視頻識別的思路：從視頻中提取圖片，進行圖片識別，識別完成後，再把識別的結果實時體現在視頻中，這部分代碼結合前期的視頻識別，大家可以參考多進程視頻實時識別篇，因為沒有多進程，檢測速度很慢，視頻看著比較卡

1、初始化模型以及視頻流

2、從視頻中提取圖片，進行圖片的blob值計算，進行神經網路的預測

3、提取檢測到圖片的置信度以及ID值

4、 應用非最大值抑制來抑制弱的重疊邊界，顯示圖片

5、關閉資源，顯示圖片處理信息

每個目標檢測演算法都有自己的優缺點，個人感覺，在精度要求不是太高的情況下SSD檢測演算法可以實現較快的速度實現，畢竟精度差不多的情況下，我們希望速度越快越好