主要为大家详细介绍了tensorflow实现简单的卷积神经网络，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们可以参考一下

关于深度学习, 图像处理.卷积神经网络的大量参考论文文献.

超分辨率卷积神经网络（SRCNN） 适用于Python / Torch，Numpy和Avnet的ZedBoard的SRCNN实现 单个图像超分辨率（SR）的目的是从单个低分辨率（LR）图像中恢复高分辨率（HR）图像。 该存储库包含Dong，Chao等人的超分辨率卷积神经网络（SRCNN）的三种实现。 “使用深度卷积网络的图像超分辨率。” （ ） 概括 9-5-5卷积神经网络 三种实现 火炬：用于训练网络，提取权重和放大 脾气暴躁：升级 Cython：用于升级（可以在Avnet的上运行） 完全由CPU运行或 在ZedBoards FPGA上运行2D卷积 用法 有关用法说明和先决条件，请参见其文件夹中的相应实现的README.md文件： 指标 公制 双三次 爱生雅 NE + LLEA 卡卡 安拉 A + A SRCNN（东） SRCNN（我们的） 信噪比 29.56 31.42

CPU运算的卷积神经网络工具箱，开源。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。

使用网络收集人脸数据集通过darknet进行训练，之后转换为tensorflow的.pb格式权重文件，可作为预训练权重使用。

【预测模型】基于鲸鱼算法优化卷积神经网络CNN预测matlab源码.zip

最全卷积神经网络CNN(初学者入门共83页，良心整理

PyConvNet - 卷积神经网络的Python版本

作为一个十余年来快速发展的崭新领域，深度学习受到了越来越多研究者的关注，它在特征提取和建模上都有着相较于浅层模型显然的优势．深度学习善于从原始输入数据中挖掘越来越抽象的特征表示，而这些表示具有良好的泛化能力．它克服了过去人工智能中被认为难以解决的一些问题．且随着训练数据集数量的显著增长以及芯片处理能力的剧增，它在目标检测和计算机视觉、自然语言处理、语音识别和语义分析等领域成效卓然，因此也促进了人工智能的发展．深度学习是包含多级非线性变换的层级机器学习方法，深层神经网络是目前的主要形式，其神经元间的连接模式受启发于动物视觉皮层组织，而卷积神经网络则是其中一种经典而广泛应用的结构．卷积神经网络的局部连接、权值共享及池化操作等特性使之可以有效地降低网络的复杂度，减少训练参数的数目，使模型对平移、扭曲、缩放具有一定程度的不变性，并具有强鲁棒性和容错能力，且也易于训练和优化．基于这些优越的特性，它在各种信号和信息处理任务中的性能优于标准的全连接神经网络．该文首先概述了卷积神经网络的发展历史，然后分别描述了神经元模型、多层感知器的结构．接着，详细分析了卷积神经网络的结构，包括卷积层、池化层、全连接层，它们发挥着不同的作用．然后，讨论了网中网模型、空间变换网络等改进的卷积神经网络．同时，还分别介绍了卷积神经网络的监督学习、无监督学习训练方法以及一些常用的开源工具．此外，该文以图像分类、人脸识别、音频检索、心电图分类及目标检测等为例，对卷积神经网络的应用作了归纳．卷积神经网络与递归神经 网络的集成是一个途径．为了给读者以尽可能多的借鉴，该文还设计并试验了不同参数及不同深度的卷积神经网络来分析各参数间的相互关系及不同参数设置对结果的影响．最后，给出了卷积神经网络及其应用中待解决的若干问题

基于卷积神经网络（CNN）的肺结节自动检测的深度学习模型