CNN -- 基于tensorflow的LeNet-5实现

本资料为基于python的卷积神经网络(CNN)实现 layer文件夹中包括卷积层、池化层、全连接层、relu层等基础层 没有调用tensorflow, pytorch等深度学习框架，手动实现了各层的

用MATLAB实现卷积神经网络，并对图像进行特征提取 文件列表： CNN CNN\cnnapplygrads.m CNN\cnnbp.m CNN\cnnff.m CNN\cnnnumgradcheck

使用CNN实现手写字符集的识别,可以好好的学习一下卷积神经网络

卷积神经网络基础 二维互相关运算* 二维互相关(cross-correlation)运算的输入是一个二维输入数组和以和二维核数组,输出也是一个二维数组,其中核数组通常成为卷积和或滤波器(filter)

Handwriting recognition based on cnn

此程序是采用CNN的方法进行分类，其中包含爬虫，对图像数据进行爬取，对图像数据清洗，并将格式等要求不合适的数据剔除，从而使用有效数据进行训练，具体训练方式见内容，如需数据、实验报告文档，联系本人

深度学习lenet5学习框架，包括训练，测试和验证三个文件

LeNet-5论文英文原版，模型可用于手写数字识别，文字清晰。

今天小编就为大家分享一篇基于Tensorflow批量数据的输入实现方式,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧

基于TensorFlow实现的闲聊机器人使用TensorFlow实现的SequencetoSequence的聊天机器人模型