深度学习入门:几幅手稿讲解CNN

分享一套深度学习课程——深度学习Caffe框架实战教程，详细剖析了深度学习、机器学习、LeNet-5模型和MNIST数据集在Caffe框架下的应用，包括了CNN的基本原理和实现方式。

深度学习的入门,Forward路径的组成和各模块的详细解析,以及训练过程是怎样的,均有相应的论文和资料

本课件首先借用一个国外大牛的讲解视频讲解原理;然后以手写体识别为例具体讲解。同时上传了两种框架下的实现,一个是tensorflow,一个是keras;

嵌入式CNN总线的介绍，可以帮助读者详细了解嵌入式CNN的总线

vs2010以上版本编译。版本为1.0-beta19

深度学习方面非常好的论文，有对边界测定方面感兴趣的。或者对深度学习方面感兴趣的可以下载来看，对撰写论文、或者专利有很大帮助

深度学习中的图像分类一直是一个热门研究方向。其中，卷积神经网络CNN架构因其良好的性能表现被广泛应用于图像分类领域。CNN架构的基本原理和常用模型，包括LeNet、AlexNet、VGG、GoogLe

本文将详细介绍基于LSTM-CNN的深度学习模式分类识别的实现方法，包括模型结构、训练及测试流程等内容。通过对该算法的深入探究，能够提升模式分类识别的准确率和稳定性。同时，也附带了示例代码及数据集供读

用于CIFAR-10的卷积神经网络 该存储库是关于cifar10的CNN体​​系结构的一些实现的。 我只是用Keras和Tensorflow到implementate所有这些CNN模型。 (如果有时间

在深度学习领域，Python成为构建各类神经网络的首选语言之一。本实践中，我们聚焦于使用CNN（卷积神经网络）模型进行olivettifaces人脸识别。开发环境中采用了python、numpy、th