使用卷积神经网络进行识别，定位和检测

网络结构 项目下载地址 不使用框架实现全连接神经网络实现手写数字识别(layer封装好, 可以很好的扩展,修改) 第一个卷积层输入:2828、一通道、滤波器55个数为 6个、步长为1、不补零。 第一个

主要介绍了使用卷积神经网络(CNN)做人脸识别的示例代码,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧

如何使用Tensorflow实现一个卷积神经网络用于人脸关键点识别。我们首先介绍了卷积神经网络的基本概念、原理和常见的应用。然后，我们详细介绍了如何用Tensorflow搭建一个卷积神经网络来实现人脸

通过使用深度学习中的卷积神经网络（CNN），可以实现更快速和准确的中文OCR识别。本资源提供的代码和数据集可以直接运行，帮助你搭建自己的OCR识别系统。OCR识别是一项非常有用的技术，可以帮助我们有效

RNN卷积神经网络，LSTM，是使用matlab实现的，简单的模拟。欢迎大家来下载。

使用 卷积神经网络对，自然语言情绪化 分析model 。使用的是斯坦福自然语言处理的NLP技术

手写数字识别 使用卷积神经网络的手写数字识别 使用Keras和MNIST数据集完成 建筑学: Layer (type) Output Shape Param # ===================

包含两个基于C++编程实现的代码，其中一个源代码是识别程序的，另一个是一个矩阵类库的。代码里面包含详细的注释，同时包含有具有的使用说明，可以按照说明调试程序，实现效果不错。

文件很大,因为我把这样一个实例全部打包到了文件,大概0.5G,这样不会让大家拿到代码也跑不起来。主要内容:生成函数图片,训练图片,再将其可视化。希望大家尊重我的劳动成果。传阅给别人看请打上来哪里。

使用卷积神经网络的年龄和性别分类