卷积神经网络CNN代码解析

用c#实现卷积神经网络，可以训练识别图片，代码按照卷积神经网络算法思路撰写，准确率

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卷积神经网络在图像识别应用，此压缩包包括代码。

卷积神经网络lenet-5的实现代码c++版本

这是我的博客文章:基于深度学习的CIFAR10图像分类 的源代码。 本文实验基于Windows10系统,仿真软件用的是Anaconda下基于python编程的JupyterNotebook编辑器。通过

卷积神经网络基于TensorFlow的深度学习深度增强学习代码NN传统神经网络CNN卷积神经网络RNN递归神经网络LSTM长短期记忆网络GAN生成对抗网络DRL深度增强学习

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

环境描述 操作系统:windows10 开发语言:python3.7.6 深度学习后端:tensorflow2.1.0 深度学习前端:keras(ts内嵌的keras)

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

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。