给定两个数组，对其进行分治法处理，并应用快速傅里叶变换合成为一个数组

基于3D卷积的视频分析与动作识别

本文实例为大家分享了Tensorflow实现卷积神经网络的具体代码，供大家参考，具体内容如下 1.概述 定义： 卷积神经网络（Convolutional Neural Network,CNN）是一种前馈神经网络，它的人工神经元可以响应一部分覆盖范围内的周围单元，对于大型图像处理有出色表现。它包括卷积层(alternating convolutional layer)和池层(pooling layer)。 卷积层（convolutional layer）： 对输入数据应用若干过滤器，一个输入参数被用来做很多类型的提取。 池化层（Pooling Layer）： 也叫子采样层，缩减数据的规模

时序预测 | MATLAB实现CNN(卷积神经网络)时间序列预测（完整源码和数据） 数据为一维时序列数据,运行环境MATLAB2018b及以上。

卷积过滤器 卷积滤镜图像处理

Matlab RGB代码================================================== ============================= 卷积两流网络融合，用于视频动作识别 该存储库包含我们的CVPR 2016论文的代码： Christoph Feichtenhofer, Axel Pinz, Andrew Zisserman "Convolutional Two-Stream Network Fusion for Video Action Recognition" in Proc. CVPR 2016 如果您发现该代码对您的研究有用，请引用我们的论文： @inproceedings{feichtenhofer2016convolutional, title={Convolutional Two-Stream Network Fusion for Video Action Recognition}, author={Feichtenhofer, Christoph and Pinz, Axel and Zisserman, Andrew}

卷积画图工具convnetdraw

针对基于深度卷积神经网络的高光谱图像分类算法中存在的空间分辨率下降、池化操作引发特征丢失从而导致分类精度下降的问题，设计了一种由双边融合块构成的双边融合块网络。1×1卷积与超链接构成双边融合块上结构，传递局部空间特征，池化、卷积、反卷积、上采样组成下结构，强化高效判别特征。在3个基准高光谱图像数据集上的实验结果表明，该模型优于其他同类分类模型。

该文件为深度学习与卷积神经网络的matlab程序，里面包含了卷积神经网络的代码、训练程序以及结合应用的相关程序，有全套注释，适合初学卷积神经网络与深度学习的伙伴.

关于离散卷积的C语言代码，可以在MATLAB、C编辑器还有CCS中运行。