卷积神经网络基础概念理解： 1.图片知识：通道、位深 2.卷积、卷积核、感受野、梯度、激活函数 3.图片通道提取、图片卷积计算

The best place to start is with the user-friendly Keras sequential API. Build models by plugging together building blocks. After these tutorials, read the Keras guide. The Keras functional and subclassing APIs provide a define-by-run interface for customization and advanced research. Build your model, then write the forward and backward pass. Create custom layers, activations, and training loops.

tensorflow2.3-keras使用卷积神经网络CNN实现cifar10图像分类源码+数据集+注释+模型加载保存

基于tensorflow的猫狗识别分类算法

这是一份对最基本CNN代码的很详细很详细解析，特别适合CNN刚入门的同学。

3D 三维卷积神经网络CNN(MATLAB).zip 3D 三维卷积神经网络CNN(MATLAB).zip

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