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CNN卷积神经网络训练并测试Mnist数据集，准确率99.07%,环境是pytorch+GPU+pycharm(使用cuda),可直接下载使用，适合想入门深度学习或者神经网络的初学者，代码可直接跑，并且代码中含有大量注释以及个人见解。 1、运行代码，数据集会自行下载，只需要改变Dataset的路径 2、卷积网络层数和池化层参数可以自行更改

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layers = [ ... imageInputLayer([1 2048 1])%%2D-CNN convolution2dLayer([1,2],4) reluLayer maxPooling2dLayer([1 2],'Stride',2) convolution2dLayer([1,2],4) reluLayer maxPooling2dLayer([1 2],'Stride',2) fullyConnectedLayer(2) softmaxLayer classificationLayer];

基于PCNN卷积神经网络的图像去噪仿真 X1=(double(imread('2.bmp'))); X = X1(:,:,2); figure; imshow((X),[]); Weight=[0.5 1 0.5;1 0 1;0.5 1 0.5];%3*3临近神经元连接权重矩阵 Beta = 0.1;%连接强度常数 Yuzhi = 256; Decay = 0.1;%衰减时间常数 [a,b]=size(X); Threshold = zeros(a,b);%神经元阈值矩阵 S= zeros(a+2,b+2);%用于存储邻近神经元的输出 B= zeros(a,b);%标记样板,表明该PIXEL是否被激活过 Y=zeros(a,b);%结果矩阵 T=zeros(a,b); Edge= zeros(a,b);%边缘图 n=1;

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