卷积神经网络基础(CNN)

这是一份使用Python语言实现的CNN卷积神经网络模型的源代码，你可以使用这个代码来学习和实践深度学习和神经网络。CNN卷积神经网络是一种广泛应用于图像、语音、文本等领域的深度学习模型，具有良好的性

随着计算机视觉领域的迅猛发展，卷积神经网络在图像处理中的应用也越来越广泛。本文主要介绍了如何在FPGA上实现卷积神经网络的CNN技术，包括CNN的工作原理、FPGA的架构和优势、如何利用FPGA加速卷

在本文中，我们介绍了如何使用TensorFlow库实现卷积神经网络（CNN）来进行深度学习。我们使用了CIFAR-10数据集，对像素值进行规范化，并将类向量转换为二进制类矩阵。我们定义了学习率、数据增

ＯＳＭ数据中立交桥结构的识别和分类，能够为构建多尺度模型、导航和位置服务、拥堵分析等提供重要信息。传统的立交桥识别方法依赖于人工设计的低层次特征，无法有效区分存在干扰路段的复杂立交桥结构。本文针对当前

本文将介绍python代码实现卷积神经网络(CNN)的基本原理和应用领域。首先，我们将简要介绍CNN的基本原理，包括卷积层、池化层、全连接层以及激活函数等。然后，我们将通过示例代码详细说明如何使用py

LECUN初始源代码，用matlab进行修改基于卷积神经网络（CNN）进行数字识别，基于MNIST数据库。附带一篇烂到渣的论文，基本有个清晰的思路吧！

《DeepLearning tutorial》的代码,含详细流程及代码实现,将CNN用于人脸识别。

前段时间学习了BP网络和CNN网络,做了一些笔记,整理了相关公式推导,以及一些扩展,算是比较全面的深度学习入门资料啦~

介绍了利用卷积神经网络进行遥感解译的方法与过程，是不错的资源

​ 卷积神经网络是一种用来处理局部和整体相关性的计算网络结构,被应用在图像识别、自然语言处理甚至是语音识别领域,因为图像数据具有显著的局部与整体关系,其在图像识别领域的应用获得了巨大的成功。