基于卷积神经网络的正则化方法

本书用极少的数学知识，深入浅出地介绍了机器学习、卷积神经网络的相关概念以及实践中特别重要的数据预处理。书中没有借助深度学习库，完全使用Python语言基于NumPy库实现了神经网络和卷积神经网络，并给

完整的CNN卷积神经网络，可用于图像等领域，有很好的指导。

本文假设读者比较熟悉神经网络的相关知识，特别是反向传播算法的过程，从数学推导的角度来理解CNN的内部原理。

卷积神经网络的matlab程序,带有解析

Structural Evolution of Convolutional Neural Networks

卷积神经网络（cnn）的matlab程序，包含了14个m文件。

卷积:相依类型卷积神经网络

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卷积神经网络基础;leNet;卷积神经网络进阶卷积神经网络基础二位互相关运算二维卷积层互相关运算与卷积运算特征图与感受野填充和步幅填充:在输入的高宽两侧填充元素,通常填充0。步幅:卷积核在输入数组上每

动手学深度学习:卷积神经网络,LeNet,卷积神经网络进阶 卷积神经网络基础 目录: 1、卷积神经网络的基础概念 2、卷积层和池化层 3、填充、步幅、输入通道和输出通道 4、卷积层的简洁实现 5、池化