hymenoptera_data数据集，CNN训练数据集，内有train和val两个数据集，外网下载慢，可以下载

神经网络与深度学习 卷积神经网络 目 录 CONTENTS 《人工智能应用基础》 01 卷积神经网络基础 《人工智能应用基础》 《人工智能应用基础》 全称：Convolutional Neural Network，CNN 一种前馈神经网络 基于生物学上感受野(Receptive Field) 的机制 一个神经元的感受野是指特定区域 特点 《人工智能应用基础》 局部连接 权重共享 优势 易于优化 降低复杂度 避免过拟合 适用于图片处理 良好的鲁棒性 运算效率高 《人工智能应用基础》 02 卷积 《人工智能应用基础》 《人工智能应用基础》 常用在信号处理中，用于计算信号的延迟累积。 每个时刻t产生一个信号xt，信息的衰减率为wk ，在k−1个时间步长后，信息为原来的wk 倍 假设w1 = 1,w2 = 1/2,w3 = 1/4 信号yt 为当前时刻和以前时刻延迟信息的叠加 公式1： 《人工智能应用基础》 一维卷积 滤波器：[ −1, 0, 1 ] [1 0 -1] 《人工智能应用基础》 [1 0 -1] 窄卷积： 信号两端不补0 宽卷积： 信号两端补0 一维卷积——零填充 《人工智能应用基

LeNet5 by Yann LeCun 简介 LeNet-5结构图 LeNet包含七层 输入层：32*32*1像素的手写数字图片，相当于32*32=1024个神经元 C1层：卷积层，包含具有6个5*5卷积核的卷积层，步长为1，特征图的大小为28*28，神经元的个数为28*28*6=784。参数个数为(5*5+1)*6=156，连接数为156*28*28=122304。 S2层：池化层，max pooling。padding=0,size=2*2,stride=2，输出6张大小为14*14的特征图。 C3层：卷积层，卷积核大小为5*5，步长为1，所以得到的特征图为10*10。16个卷积核一共

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”。

AlexNet深度卷积神经网络

在学习到 d2l 中的 CNN 板块时，发现对于大部分 CNN，除了架构网络的代码不同以外，其训练和测试的代码大部分情况都是相同的，为了简化代码的书写特地开发了这个模块（雾）。 该模块基于 PyTorch 实现。 如何使用该模块请看我的这篇文章：https://blog.csdn.net/raelum/article/details/124716176 该模块支持 CNN 的训练和测试，同时可绘制训练集/测试集的损失函数曲线，训练集/测试集的精度。此外，该模块能够计算 GPU 的读取速度。

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

CNN(卷积神经网络)和LSTM(长短期记忆网络)的细节 卷积神经网络是一种特别有效的提取图像特征的手段。一个在大数据集如ImageNet上预训练好的模型能够非常有效的提取图像的特征。 长短期记忆网络能够处理长短不一的序列式数据，比如语言句子。给定一个输入，网络能够给出一个序列输出。

本项目针对字符型图片验证码，使用tensorflow实现卷积神经网络，进行验证码识别。 项目封装了比较通用的校验、训练、验证、识别、API模块，极大的减少了识别字符型验证码花费的时间和精力。 本项目针对字符型图片验证码，使用tensorflow实现卷积神经网络，进行验证码识别。 项目封装了比较通用的校验、训练、验证、识别、API模块，极大的减少了识别字符型验证码花费的时间和精力。 本项目针对字符型图片验证码，使用tensorflow实现卷积神经网络，进行验证码识别。 项目封装了比较通用的校验、训练、验证、识别、API模块，极大的减少了识别字符型验证码花费的时间和精力。 本项目针对字符型图片验证码，使用tensorflow实现卷积神经网络，进行验证码识别。 项目封装了比较通用的校验、训练、验证、识别、API模块，极大的减少了识别字符型验证码花费的时间和精力。 本项目针对字符型图片验证码，使用tensorflow实现卷积神经网络，进行验证码识别。 项目封装了比较通用的校验、训练、验证、识别、API模块，极大的减

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