cnn代码实例
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
文件下载
评论信息
其他资源
- 直流变换电路DC-DC变换器（文档及matlab仿真及原理图）
- 财智家庭理财破解版_5.6.rar
- Kodak 柯达i2400/2600/2800 高扫软件 smart touch
- 基于onenet平台的gps+gprs定位服务（arduino实现）
- 嵌入式实时操作系统VxWorks快速入门资料
- FreeSwitch指南(中文高清版)
- Algorithms.算法概论中文版.pdf
- 华为HS8546V光猫SHELL补全工具
- xfs安装包（redhat）
- libiconv for windows库
- 医学图像降噪自适应均值滤波（AMF ）算法
- Linux命令行大全.pdf
- D3.js 4.x Data Visualization - Third Edition2017
- 程序员前端，后端，通用找工作模板简历，
- matlab 伪距单点定位
- matlab2008a license破解
- 基于Gabor小波变换的特征提取和人工智能的人脸检测系统源代码
- 全志H6硬件设计资料
- STC12C2052AD 51单片机最小系统AD设计原理图+PCB+2D3D封装库文件.zip
- WPF多点触摸功能实现
- FreeRTOS V8.2.3(官方原版)
- 单片机C语言400实例
免责申明
【只为小站】的资源来自网友分享，仅供学习研究，请务必在下载后24小时内给予删除，不得用于其他任何用途，否则后果自负。基于互联网的特殊性，【只为小站】 无法对用户传输的作品、信息、内容的权属或合法性、合规性、真实性、科学性、完整权、有效性等进行实质审查；无论 【只为小站】 经营者是否已进行审查，用户均应自行承担因其传输的作品、信息、内容而可能或已经产生的侵权或权属纠纷等法律责任。
本站所有资源不代表本站的观点或立场，基于网友分享，根据中国法律《信息网络传播权保护条例》第二十二条之规定，若资源存在侵权或相关问题请联系本站客服人员，zhiweidada#qq.com，请把#换成@，本站将给予最大的支持与配合，做到及时反馈和处理。关于更多版权及免责申明参见 版权及免责申明
本站所有资源不代表本站的观点或立场，基于网友分享，根据中国法律《信息网络传播权保护条例》第二十二条之规定，若资源存在侵权或相关问题请联系本站客服人员，zhiweidada#qq.com，请把#换成@，本站将给予最大的支持与配合，做到及时反馈和处理。关于更多版权及免责申明参见 版权及免责申明