本书从实用角度着重解析了深度学习中的一类神经网络模型——卷积神经网 络，向读者剖析了卷积神经网络的基本部件与工作机理，更重要的是系统性的 介绍了深度卷积神经网络在实践应用方面的细节配置与工程经验。笔者希望本 书“小而精”，避免像某些国外相关书籍一样浅尝辄止的“大而空”。

智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划、无人机等多种领域的Matlab仿真代码

java 人脸识别源码下载CnnForAndroid：Android平台上使用卷积神经网络（CNN）的分类项目。 它还支持Caffe模型 CnnForAndroid 是一个android平台的深度学习实现，使用Tiny-cnn结构，提供两种识别样本：一种是caffe net的性别识别； 二是tiny-cnn网的车标识别。 待办事项列表 添加 opencl 支持。 更改为 tiny-dnn 新版本 优化代码，提高速度。 依赖关系 （适用于Android平台Opencv-2.4.9） （旧版本） 支持Caffe模型 tiny-cnn 提供了caffe-convertor.cpp 来支持caffe 模型。项目也支持caffe 模型编译caffe_convertor 和protobuf。 性别承认 该项目还为 caffe 模型提供了一个样本，用于区分男性和女性，也称为性别识别。 1.训练数据从哪里来？ MORPH Album 2. the test accuracy is 90.01% in my caffe's net. 2.caffe网？ 3.如何训练自己的caffe模型？ (1)Plea

无人驾驶的感知部分作为计算机视觉的领域范围，也不可避免地成为CNN发挥作用的舞台。本文是无人驾驶技术系列的第八篇，深入介绍CNN（卷积神经网络）在无人驾驶3D感知与物体检测中的应用。卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork，CNN）是一种适合使用在连续值输入信号上的深度神经网络，比如声音、图像和视频。它的历史可以回溯到1968年，Hubel和Wiesel在动物视觉皮层细胞中发现的对输入图案的方向选择性和平移不变性，这个工作为他们赢得了诺贝尔奖。时间推进到上世纪80年代，随着神经网络研究的深入，研究人员发现对图片输入做卷积操作和生物视觉中的神经元接受局部receptiv

简单来说，卷积(或内积)就是一种先把对应位置相乘然后再把结果相加的运算。(具体含义或者数学公式可以查阅相关资料)

1.框架采用tensorflow，是深度学习项目 2.源码用python 编写，完整有注释 3.可以运行 4.可以进行模型训练和处理 5.包含数据集 6.包含论文 论文目录如下： 1. 引言 2 1.1目的和意义 2 1.2研究领域现况 2 2. 原理及网络结构 2 2.1算法原理 2 2.2网络结构 2 3. 模型训练 2 3.1数据采集和处理 2 3.2实验方法 2 4. 实验结果及分析 2 5. 总结 2 参考文献 2

verilog实现卷积神经网络CNN，包括卷积层，Relu激活层，FC全连接层，pool池化层，输入图片需要满足28*28

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];

甲状腺 用于评估在超声中观察到的甲状腺结节的代码库：与使用ACR TI-RADS的放射科医生进行深度学习的比较。 由开发。 它包含使用Keras框架和TensorFlow后端的多任务CNN模型的实现。 如果您在研究中使用此代码，请考虑引用以下内容： @article{buda2019evaluation, title={Evaluation of Thyroid Nodules Seen on Ultrasound: Comparison of Deep Learning to Radiologists Using ACR TI-RADS}, author={Buda, Mateusz and Wildman-Tobriner, Benjamin and Hoang, Jenny K and Thayer, David and Tessler, Franklin N an

【达摩老生出品，必属精品，亲测校正，质量保证】 资源名：卷积神经网络CNN进行图像分类_CNN_图像分类_matlab 资源类型：matlab项目全套源码 源码说明： 全部项目源码都是经过测试校正后百分百成功运行的，如果您下载后不能运行可联系我进行指导或者更换。 适合人群：新手及有一定经验的开发人员