卷积神经网络CNN代码

1. CNN介绍 1.1 为什么引入CNN CNN是一种主要用于图像识别的神经网络深度学习方法,当图片像素过大,例如为3000*3000时(当然这也太大了),在Keras中根本无法使用Dense层直接

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

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。

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.

由浅到深的全面介绍卷积神经网络的结构，非常适合刚刚入门和有一定基础的人员查阅，相信一定会受益匪浅。