这是我修改的别人的代码，别人的代码有点问题，我修改了一下，代码的正确率很高，可达90%以上，这是一个5层卷积神经网络的代码，误差传递和梯度更新代码里都有，可自学。

基于Tensorflow下的cnn卷积神经网络实现图像的分类，Tensorflow

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。

《DeepLearning tutorial（5）CNN卷积神经网络应用于人脸识别（详细流程+代码实现）》这篇文章的代码，将CNN用于人脸识别，整个实现流程请见：http://blog.csdn.net/u012162613/article/details/43277187

CNN卷积神经网络的MATLAB程序，及注解

CNN卷积神经网络实现，Matlab仿真，识别手写数字集。

python3使用tensorflow构建CNN卷积神经网络识别性别，有兴趣可以下载，如果有不明白的，可以去我的博客搜素相关介绍：http://georgeyang.cn

CNN实现MNIST分类，在测试集上实现准确率0.99，TensorFlow实现，容易上手

python实现的卷积神经网络CNN,无框架，python实现的卷积神经网络CNN,无框架

目的：使用CNN卷积神经网络实现语音识别 步骤：（1）预处理。 首尾端的静音切除，降低对后续步骤造成的干扰，然后进行声音分帧，把声音切开成帧，，各帧之间一般是有交叠。 （2）特征提取。运用的算法为倒谱系数（MFCC），把每一帧波形变成一个包含声音信息的多维向量； （3）RNN模型训练。有了特征，就可以使用TensorFlow完成模型的建立和训练了。 （4）验证模型。 目标：对相应的声音数据进行分类，例如数据的是数数的数据，能够输出对应的数字。