完整的CNN卷积神经网络

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。

ＯＳＭ数据中立交桥结构的识别和分类，能够为构建多尺度模型、导航和位置服务、拥堵分析等提供重要信息。传统的立交桥识别方法依赖于人工设计的低层次特征，无法有效区分存在干扰路段的复杂立交桥结构。本文针对当前

本文将介绍python代码实现卷积神经网络(CNN)的基本原理和应用领域。首先，我们将简要介绍CNN的基本原理，包括卷积层、池化层、全连接层以及激活函数等。然后，我们将通过示例代码详细说明如何使用py

LECUN初始源代码，用matlab进行修改基于卷积神经网络（CNN）进行数字识别，基于MNIST数据库。附带一篇烂到渣的论文，基本有个清晰的思路吧！

《DeepLearning tutorial》的代码,含详细流程及代码实现,将CNN用于人脸识别。

前段时间学习了BP网络和CNN网络,做了一些笔记,整理了相关公式推导,以及一些扩展,算是比较全面的深度学习入门资料啦~

介绍了利用卷积神经网络进行遥感解译的方法与过程，是不错的资源

​ 卷积神经网络是一种用来处理局部和整体相关性的计算网络结构,被应用在图像识别、自然语言处理甚至是语音识别领域,因为图像数据具有显著的局部与整体关系,其在图像识别领域的应用获得了巨大的成功。

卷积神经网络的核心组成部分是卷积层，它负责提取输入数据的局部特征。卷积层由多个卷积核组成，每个卷积核都对输入数据进行卷积操作，生成对应的特征图。这些特征图能够捕捉到输入数据的不同特征，进而为后续的神经

flattened-cnn, 平坦卷积神经网络( Torch nn的一维卷积模块) 平卷积神经网络这个包有 1D 个卷积模块，在( http://arxiv.org/abs/1412.5474 ) 中