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

简介 卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN)是深度学习技术中极具代表的网络结构之一，在图像处理领域取得了很大的成功，在国际标准的ImageNet数据集上，许多成功的模型都是基于CNN的。 卷积神经网络CNN的结构一般包含这几个层： 输入层：用于数据的输入 卷积层：使用卷积核进行特征提取和特征映射 激励层：由于卷积也是一种线性运算，因此需要增加非线性映射 池化层：进行下采样，对特征图稀疏处理，减少数据运算量。 全连接层：通常在CNN的尾部进行重新拟合，减少特征信息的损失 输出层：用于输出结果 PyTorch实战 本文选用上篇的

基于骨架步态能量图像的基于CNN的稳健步态验证和识别

本文实例为大家分享了基于TensorFlow的CNN实现Mnist手写数字识别的具体代码，供大家参考，具体内容如下 一、CNN模型结构 输入层：Mnist数据集（28*28） 第一层卷积：感受视野5*5，步长为1，卷积核：32个 第一层池化：池化视野2*2，步长为2 第二层卷积：感受视野5*5，步长为1，卷积核：64个 第二层池化：池化视野2*2，步长为2 全连接层：设置1024个神经元 输出层：0~9十个数字类别 二、代码实现 import tensorflow as tf #Tensorflow提供了一个类来处理MNIST数据 from tensorflow

乳腺癌是全球女性死亡率最高的恶性肿瘤之一,早期发现有助于提升患者的存活率。本文利用深度学习中的目标检测网络对乳腺X线图像中的肿瘤病变区域进行定位和分类;然后选取Mask R-CNN网络作为目标检测模型,对Mask R-CNN的基准网络D-ShuffleNet进行改进,提出了一种新的网络——Mask R-CNN-II网络,并在Mask R-CNN-II网络中应用迁移学习算法。通过实验验证了Mask R-CNN-II网络比Mask R-CNN网络的检测精度更高,而且验证了所提基准网络、所使用的融合图像的思想以及迁移学习算法是有效的。Mask R-CNN-II有利于提高乳腺肿瘤的定位与分类,可为放射科医生提供辅助诊断意见,具有一定的临床应用价值。

CNN-DNN-RNN区别

以CIFAR10数据为例的分类器 实验课作业，由于是很经典的分类任务，所以整理了一下记录下来，实际上TensorFlow源码中就有很好的CIFAR10示例（包含单机和多样化版本），不过既然要交作业，自己的在基础CNN分类的版本外，添加了使用ResNet进行分类的实验，收敛速度远快于基础CNN。 一，文件介绍 公用脚本 ops.py网络层封装实现，已被Advanced_CNN.py和ResNet.py调用cifar10_input.py ：数据读入相关函数脚本，包含对训练数据和测试数据的不同预先路径设置eval_CNN.py ：测试用eval_CNN.py ，读取./images目录下的图片文件，并输出对应的预测结果 基础CNN分类器相关脚本 Advanced_CNN.py ：使用CNN的分类器，脚本本身包含了网络构建和训练相关的摘要，可以直接运行训练数据 ResNet相关脚本 ResNet

基于CNN预测的可逆数据隐藏 作者： 胡润文和项世军 暨南大学信息科学与技术学院/网络安全学院，广州 描述： 该版本只能通过使用建议的基于CNN的具有扩展嵌入和直方图偏移的预测器（CNNP）来计算图像的PSNR。 工作环境是Windows 10，Python 3.7，PyTorch 1.6.0和MATLAB 2019a。 这项工作基于以下论文： R. Hu和S. Xiang，“基于CNN预测的可逆数据隐藏”，在IEEE信号处理快报中，第1卷。 28，pp.464-468，2021，doi：10.1109 / LSP.2021.3059202。 资料夹说明： “ standard_test_images”：此文件夹包含本文中使用的四个标准图像。 其他图像来自ImageNet。 “模型”：此文件夹包含建议的基于CNN的预测变量。 “ model_parameter”：此文件夹包含建议的

这是一个基于tensorflow的简单的卷及神经网络，使用MNIST数据集进行手写数字识别。网络为FCN，即全卷积神经网络，总共有四层。前两层same padding，最大池化，后两层进行1x1的卷积。使用softmax输出结果，误差为交叉熵。最终在测试集上准确率在99%左右

一维CNN+LSTM结构.py