卷积神经网络实现图像分类

输出尺寸(oho_hoh​,owo_wow​)与输入尺寸(nhn_hnh​,nwn_wnw​)、核尺寸(khk_hkh​,kwk_wkw​)、padding(php_hph​,pwp_wpw​)和st

用卷积神经网络识别手写数字图像,使用部分MINST数据集,MATLAB编程,包含一个卷积层,一个池化层,一个全连接层,一个隐藏层。

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!

卷积神经网络是深度学习最重要的模型之一。本书是卷积神经网络领域的入门读物，假定读者不具备任何机器学习知识。书中尽可能少地使用数学知识，从机器学习的概念讲起，以卷积神经网络的最新发展结束。本书首先简单介

二维互相关运算 mport torch import torch.nn as nn def corr2d(X, K): H, W = X.shape h, w = K.shape Y = torch.

RNN卷积神经网络，LSTM，是使用matlab实现的，简单的模拟。欢迎大家来下载。

本人使用的数据集是CIFAR-10。这是一个经典的数据集，许多论文也都是在这个数据集上进行训练。使用的卷积神经网络是根据Alex描述的cuda-convnet模型修改得来。在这个神经网络中，我使用了

主要为大家详细介绍了tensorflow实现简单的卷积神经网络,具有一定的参考价值,感兴趣的小伙伴们可以参考一下

本书首先简单介绍了机器学习的基本概念，详细讲解了线性模型、神经网络和卷积神经网络模型，然后介绍了基于梯度下降法的优化方法和梯度反向传播算法，接着介绍了训练网络前的准备工作、神经网络实战、卷积神经网络的

《卷积神经网络的Python实现》PDF