【深度学习】CNN卷积神经网络-识别阿喵阿汪源代码

卷积神经网络CNN进行图像分类

主要是卷积神经网络CNN的matlab算法实现，有具体的代码解析，可直接运行

1 前言 本文以MNIST手写数字分类为例,讲解使用一维卷积和二维卷积实现 CNN 模型。关于 MNIST 数据集的说明,见使用TensorFlow实现MNIST数据集分类。实验中主要用到 Conv1

有关卷积神经网络，在训练方面的论文。都是我自己在知网上下载的，都是一些硕士论文，对于想要了解卷积神经网络是如何训练与识别方面的理论知识比较有用，希望能帮到初学卷积神经网络的人。这些都是CAJ文档哦，打

搜集了CNN卷积神经网络发展过程中比较经典的论文，以及实现代码C++,matlab工具箱等资料汇总。

CNN笔记通俗理解卷积神经网络

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本文来自简书,文章主要讲解了CNN的基本概念,由什么结构组成的,卷积神经网络 VS.传统神经网络相关内容。初识卷积神经网络(CNN)从今天起,正式开始讲解卷积神经网络。这是一种曾经让我无论如何也无法弄

上传一张车牌照片，可以是远距离拍摄的，代码会先进行车牌定位，然后切割出车牌区域，再经过灰度化，二值化等导入训练好的神经网络，得到车牌；另外神经网络可以调节层数，学习速率，训练次数等参数来训练调整新的网

卷积神经网络用于文字识别，在经典的模式识别中，一般是事先提取特征。提取诸多特征后，要对这些特征进行相关性分析，找到最能代表字符的特征，去掉对分类无关和自相关的特征。然而，这些特征的提取太过依赖人的经验