FPGA上实现卷积神经网络的CNN技术简介

打包文件包括mnist数据集，CNN代码，功能是：搭建简单的卷积神经网络训练mnist数据集

这个代码是基于Matlab的CNN卷积神经网络开发的图像识别代码，里面有完整的代码程序和数据，大家可以下载下来研究。

CNN卷积神经网络是一种前馈神经网络，特别适用于处理具有类别结构的数据，例如图像和视频数据。CNN的基本思想是通过一个可重复使用的滤波器来提取数据的特征。本篇文章将详细介绍CNN原理及其在图像识别、自

卷积神经网络CNN手写数字识别，有详细的代码注释和讲解，以及流程介绍，有利于初学者理解，能完整运行，且准确率当10各epochs时为0.985

文件包括数据集,运行结果,权重文件,检查点文件,源代码,执行fashion_sequential_model文件可运行。注意我用TensorFlow2.1编写。修改路径即可运行,还有10张图片,你可以

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卷积神经网络是深度学习中的基础模型。南京大学吴建鑫教授的「卷积神经网络CNN」笔记，35页pdf初学者学习指南理解CNN数学原理。

**各位同学上一节课我们介绍了信号上面的卷积运算,并且从信号上面的一个卷积运算类推到我们这里的二维图片上面一个卷积运算,也就是说,从一个核到一个整个图片之间,一个这两个函数之间的,做一个积分,然后形成

卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）是一种源于人工神经网络（Neural Network，NN）的深度机器学习方法，近年来在图像识别领域取得了巨大的成功。C

这是基于 CIFAR10 数据集的 CNN 在 TensorFlow 上的实现，与 上一个 相比增加了 TensorBoard 的实现，可以在浏览器中查看可视化结果。tensorboard 目录存放着