《动手学习深度学习》之三:1.卷积神经网络(CNN)基础(打卡2.4)

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我对卷积神经网络的一些认识 卷积神经网络是时下最为流行的一种深度学习网络,由于其具有局部感受野等特性,让其与人眼识别图像具有相似性,因此被广泛应用于图像识别中,本人是研究机械故障诊断方面的,一般利用旋

代码数据完整,包含超限学习机,单层双层神经网络 %% III. 数据归一化 %% % 1. 训练集 [Pn_train,inputps] = mapminmax(p); Pn_test = mapmi

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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;

Python编写的卷积神经网络（CNN）实现，该神经网络可以识别各种图像，依据图像特征进行分类和识别。卷积神经网络训练数据集可以通过多次迭代和调整参数精准识别各种图像。在Python环境下使用CNN.

cnn卷积神经网络的八篇最经典论文 AlexNet:NIPS-2012-imagenet-classification-with-deep-convolutional-neural-networks-

卷积神经网络(CNN)的快速入门做的笔记,简洁可参考。 一、卷积神经网络(CNN) 二、LeNet(推进深度学习最早的卷积神经网络之一) 1、卷积操作 2、非线性简介(ReLU)(激活函数) 3、池化