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在开集协议下设计了一种基于角度距离损失函数和密集连接卷积神经网络的人脸识别算法, 以实现深度人脸识别。所设计的网络结构使用基于角度距离的损失函数, 让人脸特征的区分度更高, 符合特征的理想分类标准。同
Structural Evolution of Convolutional Neural Networks
很不错的最新介绍深度学习的文献，仅供大家参考，希望更多的深学爱好者上传分享，谢谢！
本文档言简意赅地介绍了卷积神经网络的原理，从最基础的反向传播梯度下降开始介绍，是学习搭建卷积神经网络非常不错的参考资料。
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
等值线图在科学研究、石油地质勘探等应用中具有较重要的应用。对于生成填充的等值线图，提出了一种基于堆栈式边界扫描方法，该方法通过将填充边界特征点和等值线特征点进行统一排序，利用堆栈的先进后出的特性，得到
基于卷积神经网络的星座图识别，可通过此程序直接出相关论文。适用于硕士、学士论文、毕业设计
基于局部二值模式与深度置信网络的人脸识别.pdf
BP神经网络与人脸识别的相关论文，希望大家有用，大家如果有用的话就麻烦点一下顶
附录1：人脸特征提取主要代码，附录2：BP神经网络人脸识别主要代码，附录3：GUI编程主要代码
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