自动目标识别(ATR)是雷达信息处理领域的重要研究方向。由于卷积神经网络(CNN)无需进行特征工 程，图像分类性能优越，因此在雷达自动目标识别领域研究中受到越来越多的关注。该文综合论述了CNN在雷达 图像处理中的应用进展。首先介绍了雷达自动目标识别相关知识，包括雷达图像的特性，并指出了传统的雷达自 动目标识别方法局限性。给出了CNN卷积神经网络原理、组成和在计算机视觉领域的发展历程。然后着重介绍了 CNN在雷达自动目标识别中的研究现状，其中详细介绍了合成孔径雷达(SAR)图像目标的检测与识别方法。接下 来对雷达自动目标识别面临的挑战进行了深入分析。最后对CNN新理论、新模型，以及雷达新成像技术和未来复 杂环境下的应用进行了展望。

用于识别花卉分类的AI应用程序 图像分类器使用卷积神经网络识别不同种类的花朵。 展望未来，人工智能算法将被整合到越来越多的日常应用中。 例如，您可能想在智能手机应用程序中包含图像分类器。 为此，您将使用在数十万张图像上训练的深度学习模型，作为整个应用程序体系结构的一部分。 将来，软件开发中的很大一部分将使用这些类型的模型作为应用程序的通用部分。 在这个项目中，我们将训练一个图像分类器来识别不同种类的花。 您可以想象在电话应用程序中使用类似的内容，该名称可以告诉您相机正在查看的花朵的名称。 实际上，我们将训练该分类器，然后将其导出以用于我们的应用程序。 我们将使用包含102种花卉类别的，您可以在下面看到一些示例。 我们在这里需要做的主要事情是： 加载并预处理图像数据集 在数据集上训练图像分类器 使用训练有素的分类器来预测图像内容 所有这些任务最初都在jupyter笔记本中涵盖。 除了

卷积神经网络实现minist手写体识别

周博士，业内知名清华博士，专攻神经网络深度学习这一块，昨天有幸听了他的报告

基于CNN和LSTM的脑电情绪识别_运用卷积神经网络_4D-CRNN,数据集为DEAP和seed。数据集采用的是脑电研究中最常用的DEAP和SEED数据集并且在两个数据集中都取得了很高的准确率。都达到了92%左右的准确率

CNN框架中，如何对其模型的超参数进行自动化获取一直是一个重要问题。提出一种基于改进的贝叶斯优化算法的CNN超参数优化方法。该方法使用改进的汤普森采样方法作为采集函数，利用改进的马尔可夫链蒙特卡罗算法加速训练高斯代理模型。该方法可以在超参数空间不同的CNN框架下进行超参数优化。利用CIFAR-10、MRBI和SVHN测试集对算法进行性能测试，实验结果表明，改进后的CNN超参数优化算法比同类超参数优化算法具有更好的性能。

在文本分类中，基于Word2Vec词向量的文本表示忽略了词语区分文本的能力，设计了一种用TF-IDF加权词向量的卷积神经网络（CNN）文本分类方法.新闻文本分类，一般只考虑正文，忽略标题的重要性，改进了TF-IDF计算方法，兼顾了新闻标题和正文.实验表明，基于加权词向量和CNN的新闻文本分类方法比逻辑回归分类效果有较大提高，比不加权方法也有一定的提高.

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卷积神经网络pdf讲义超详细

这个主要是CNN的推导和实现的一些笔记，再看懂这个笔记之前，最好具有CNN的一些基础。