PythonPyTorch实现的EfficientNet重新思考卷积神经网络的模型缩放

神经网络的labview实现，更加方便，修改也更加容易。

1 前言 本文以MNIST手写数字分类为例,讲解使用一维卷积和二维卷积实现 CNN 模型。关于 MNIST 数据集的说明,见使用TensorFlow实现MNIST数据集分类。实验中主要用到 Conv1

附件是VISIO版本的CNN的通俗解释。包含了卷积的运算过程的图片化过程展示。卷积神经网络的的运行步骤。

利用caffe实现声音识别

图像着色的目标是为灰度图像的每一个像素分配颜色,它是图像处理领域的热点问题。以U-Net为主线网络,结合深度学习和卷积神经网络设计了一个全自动的着色网络模型。在该模型中,支线使用卷积神经网络SE-In

卷积神经网络的基础知识总结,包括ConvD、经典神经网络(Resnet、ResNext、GoogleNet等)的介绍。

本代码是基于Matlab的卷积神经网络源代码案例，本代码本人使用Matlab2014b可以正常运行。欢迎大家留言评论，互相学习研讨。

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卷积神经网络CNN的并行化研究并行化MapReduce框架GPU加速

基于卷积神经网络的图像分类