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

#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

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。

完整的CNN卷积神经网络，可用于图像等领域，有很好的指导。

此数据集相对来说较大，所以代码中 并没有完全应用全部数据，只是从中选取了一部分。大家在做的时候可以进行选取，也可以全部应用 但是要处理测试集数据。

cnn的matlab运行程序， 深度学习Matlab工具箱代码cnnbp.m，cnnapplygrads.m,cnnff.m等。

LECUN初始源代码，用matlab进行修改基于卷积神经网络（CNN）进行数字识别，基于MNIST数据库。附带一篇烂到渣的论文，基本有个清晰的思路吧！