人工智能基础视频教程零基础入门课程 第十四章 人工智能基础视频教程零基础入门课程，不需要编程基础即可学习，共15章，由于整体课程内容太大，无法一次传输，分章节上传。 第一章 人工智能开发及远景介绍（预科） 第二章 线性回归深入和代码实现 第三章 梯度下降和过拟合和归一化 第四章 逻辑回归详解和应用 第五章 分类器项目案例和神经网络算法 第六章 多分类、决策树分类、随机森林分类 第七章 分类评估、聚类 第八章 密度聚类、谱聚类 第九章 深度学习、TensorFlow安装和实现 第十章 TensorFlow深入、TensorBoard 十一章 DNN深度神经网络手写图片识别 十二章 TensorBoard可视化 十三章 卷积神经网络、CNN识别图片 十四章 卷积神经网络深入、AlexNet模型 十五章 Keras深度学习框架

卷积神经网络发展历程与部分经典模型总结

SIMD_Convolution：超快速卷积

MATLAB环境下的卷积函数，用于两个向量的卷积

cnn卷积神经网络

使用TensorFlow实现卷积神经网络的手写字符识别，可重新训练网络

信号与线性系统分析实验- 信号卷积实验实验报告 - 实验内容与matlab仿真

SpConv：PyTorch空间稀疏卷积库 这是一个空间稀疏的卷积库，例如但速度更快且易于阅读。 该库提供稀疏卷积/转置，子流形卷积，逆卷积和稀疏maxpool。 2020-5-2，我们在此版本的spconv中添加了ConcatTable，JoinTable，AddTable和Identity函数，以构建ResNet和Unet。 码头工人： docker pull scrin/dev-spconv ，包含python 3.8，cuda 10.1，鱼壳，最新的pytorch和tensorflow。 在Ubuntu 16.04 / 18.04上安装 如果您使用的是pytorch 1.4+，并且遇到“ nvcc致命：未知-Wall”，则需要转到割炬软件包目录并在Caffe2Targets.cmake的INTERFACE_COMPILE_OPTIONS中删除包含“ -Wall”的标志。 此项

用于训练Submanifold稀疏卷积网络的Torch/PyTorch库

资源包含文件：设计报告word+源码+演示PPT 对卷积神经网络的研究始于二十世纪80至90年代，时间延迟网络和LeNet-5是最早出现的卷积神经网络；在二十一世纪后，随着深度学习理论的提出和数值计算设备的改进，卷积神经网络得到了快速发展，并被应用于计算机视觉、自然语言处理等领域。 详细介绍参考：https://blog.csdn.net/newlw/article/details/125167714