深度学习之卷积神经网络CNN模式识别VS代码

基于集成神经网络的模式识别，很详细的答辩资料！而且是院级优秀论文！

图像识别技术越来越多地渗透到我们的日常生活中,人可以很快递判别图像类型,比如,很容易地识别一个图片是狮子还是其它动物,可以很容易地对人脸进行识别。但是对于机器来说,去识别一个图片是什么,是一个非常困难

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CNN神经网络手写识别的基本代码,可以帮助使用者初步学习CNN

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天气状况识别对交通运输安全环境气象等领域有重要意义.在各种产业向智能化转型的技术背景下基于人工智能技术研究一种高效的天气自动识别方法不仅能解决传统天气判别准确率低的问题还能实现天气判别的实时性有效地提

使用深度学习（卷积神经网络）的手写数字识别这个3层卷积网络的Matlab实现在MNIST公共数据集上进行了测试，其中包括60,000个训练样本和10,000个测试样本。它通过30次训练迭代达到>

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)

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。