# CNN代码实现
python实现的CNN代码
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
CNN实现图片分类python代码
CNN实现图片分类,用tensorflow python实现,目前是三类,可以增加类别。
CNN时序预测代码详解：Matlab实现
利用CNN进行时间序列预测：Matlab代码指南
数据处理
划分数据集: 将时间序列数据分为训练集和测试集，分别用于模型训练和
CNN实现MNIST
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
MATLAB实现CNN
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\cnn
TensorFlow实现CNN
测试可行，对Mnist的最高检测精度为99.25%
cnn代码实例
卷积神经网络CNN的结构一般包含这几个层: •输入层:用于数据的输入 •卷积层:使用卷积核进行特征提取和特征映射 •激励层:由于
cnn学习代码
cnn学习代码
基于tensorflow实现猫狗识别代码CNN
通过TensorFlow搭建卷积神经网络实现猫狗识别代码，训练和测试代码完整，下载之后可以直接运行测试打码，运行环境在Linux
使用tensorflow实现CNN_RNN_GAN代码
本例使用tensorflow框架实现深度学习模型，包括CNN、RNN、GAN等，有源码和数据