深度学习，特征提取，神经网络

人脸检测编码，为有兴趣人士提供一种参考例子，采用Gabor特征提取和神经网络。

操作数 介绍 OperandSage是一个工具,可以分析,处理和统计神经网络中相加和相乘操作数。 该项目基于MATLAB,目前仍在开发中。 准备操作数 设定参数 建立

信源数目估计对阵列信号空间谱估计非常关键,但容易受到相关噪声环境和相关信号源的影响。为此,提出一种基于二次特征提取的源数估计算法。首先,利用阵列信号协方差矩阵的特征值和特征向量,提取6组二次特征参数;

这是一个用C++ 实现的神经网络,可以很好的帮助深度学习爱好者学习用c++实现神经,对于caffe的源码较多,这是一个很好的入门源码。

个人从网络收集资料，本资料共分为九个部分介绍深度神经网络

有关深度脉冲神经网络的介绍，写得很好的论文，比较详细，英文原版

深度学习和神经网络 1.1神经元工作原理 1.2神经网络介绍 1.3深度神经网络 1.4卷积神经网络 1.5循环神经网络 1.6生产判别式网络 1.7深度学习的应用 1.8图片生产 1.9课后解答

人工神经网络，深度置信网络的构建代码，希望有用

对模型的参数进一步调整......,有一个奇怪的地方,batch_size居然影响到了泛化能力,不过加大lr一样可以达到类似甚至更好的效果。

Alex在2012年提出的alexnet网络结构模型引爆了神经网络的应用热潮，并赢得了2012届图像识别大赛的冠军，使得CNN成为在图像分类上的核心算法模型。