kdd99---cnn神经网络

卷积神经网络(Convolutional Neural Networks, CNN)是一类包含卷积计算且具有深度结构的前馈神经网络(Feedforward Neural Networks),是深度学习

简单来说,卷积(或内积)就是一种先把对应位置相乘然后再把结果相加的运算。(具体含义或者数学公式可以查阅相关资料)

MNIST手写数据集的训练和测试代码，代码准确率高于98%，代码完善，下载即可使用，利用TensorFlow编译环境，适合新手自学。MNIST数据集是个通用数据集，很多新手都会用到。

分为训练端（tensorflow1.9）源码和C#推理端源码，训练完成以后通过toCsharp.py脚本转换为c#可用的模型（35MB左右），C#端源码使用最简单的多维数组详细展示了CNN网络中每一层

大数据成就未来 卷积神经网络CNN 深度学习 深度学习发展历程[TensorFlow实战google深度学习框架] 1. 感知机网络解决线性可分问题20世纪40年代 2. BP神经网络解决线性不可分问

此数据集相对来说较大,所以代码中 并没有完全应用全部数据,只是从中选取了一部分。大家在做的时候可以进行选取,也可以全部应用 但是要处理测试集数据。

卷积神经网络CNN识别图像集Cifar10，使用JupyterNotebook编写的Python代码，含建模及测试，代码注释清晰，十分适合新手

Analytical Convolutional Neural Network - Wei Xiushen, CNN's detailed explanation.

本来不准备需要资源分数，现在不允许设置为0了。使用的tensorflow，在jupyternotebook下写的。

tensorflow+cnn神经网络学习模型保存及调用，通过五种类型花卉(附在附件中）真实jpg图片，实现数据的分类学习，模型的保存，及调用方法。