大数据成就未来 卷积神经网络CNN 深度学习 深度学习发展历程[TensorFlow实战google深度学习框架] 1. 感知机网络解决线性可分问题20世纪40年代 2. BP神经网络解决线性不可分问
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
此数据集相对来说较大,所以代码中 并没有完全应用全部数据,只是从中选取了一部分。大家在做的时候可以进行选取,也可以全部应用 但是要处理测试集数据。
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~
卷积神经网络CNN识别图像集Cifar10,使用JupyterNotebook编写的Python代码,含建模及测试,代码注释清晰,十分适合新手
由浅到深的全面介绍卷积神经网络的结构,非常适合刚刚入门和有一定基础的人员查阅,相信一定会受益匪浅。
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
《DeepLearning tutorial》的代码,含详细流程及代码实现,将CNN用于人脸识别。
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!
基于Tensorflow下的cnn卷积神经网络实现图像的分类,Tensorflow
