CNN卷积神经网络MATLAB代码，mnist_uint8.mat是数据文件，其他的函数都有相应的解释。

基于deap数据集，采用了卷积神经网络（CNN）和长短期记忆神经网络等四种模型进行对比，并结合pyeeg进行特征提取，最终准确率达到了90

基于CNN的MNIST手写数字识别，最简单的卷积神经网络，附带源码和说明文档，代码有UI页面，可以实现对MNIST数字识别，也可以实现对手写录入数字识别

卷积神经网络LeNet5 C语言源码，可以更改成自己的模型。

音符识别 卷积神经网络，用于从乐谱中识别音符。 迄今为止最好的配置 STEP_SIZE = 1e-6 FEATURE_STEP_SIZE = 1e-6 REG = 1e-4 BATCH_SIZE = 32 FULLY_CONNECTED_NEURONS = 50 ITERATIONS = 50 conv（5个过滤器，3X3）=> relu => conv（5个过滤器，3X3）=> relu =>池=> conv（15个过滤器，3X3）=> relu =>池=>扁平=> 2 *隐藏=>softmax 间隔/增量分析统计

卷积神经网络的人脸识别样本采集+Keras编程+识别模型训练和测试 参考博客：https://blog.csdn.net/qq_44830040/article/details/107163895

基于CNN卷积神经网络，对Olivetti人脸数据集，实现了小型人脸识别项目，准确率达到85%。 # train_data: 320张，57*47， train_label:320个，1*40 # valid_data: 40张，57*47 ， valid_label:40个，1*40 # test_data: 40张，57*47 ， test_label:40个，1*40

#4.1_CNN_卷积神经网络_(PyTorch_tutorial_神经网络_教学)

【图像识别】基于cnn卷积神经网络之验证码识别matlab源码.md

CNN卷积神经网络图像还原代码