Tensorflow实现AlexNet卷积神经网络及运算时间评测

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

主要是卷积神经网络CNN的matlab算法实现，有具体的代码解析，可直接运行

卷积神经网络的简单实现 开发语言：C++ 便宜环境：Ubuntu 16.04 依赖库eigen3

卷积神经网络实现mnsit手写数字识别，附带数据集，基于tensorflow

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卷积神经网络实现手写数字识别训练模型及可视化,支持向量机实现手写数字识别 训练模型,贝叶斯分类器实现手写数字识别训练模型,mnist数据集提取成28*28的图片形式,包含代码及25页作业报告

卷积神经网络和递归神经网络(构建神经网络,进行数据处理,包括卷积神经网络和递归神经网络)

主要为大家详细介绍了tensorflow学习笔记之mnist的卷积神经网络实例,具有一定的参考价值,感兴趣的小伙伴们可以参考一下

TensorFlow利用卷积神经网络识别手写数据集MNIST，使用2个卷积层，1个全连接隐藏层，1个输出层