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一个简单的CNN
一个简单的CNN
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深度学习
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对于想要入门深度学习的同学来说,有很大的启发
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简单的CNN示例代码,简单的CNN示例代码,
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c++ 的简单的CNN示例代码。码。
cnn代码实例
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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
一个非常简单的CNN项目。-Python开发
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手语一个非常简单的CNN项目。 注意Simple-OpenCV-Calculator和此项目合并到一个。 Simple-OpenCV-Calculator将不再被维护。 我在这里做了什么我做的第一件事是一个非常简单的CNN项目。 注意Simple-OpenCV-Calculator和此项目合并到一个。 Simple-OpenCV-Calculator将不再被维护。 我在这里所做的第一件事是,我使用
适合的新手-CNN代码
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使用python编写,代码简单,清晰,非常适合新手的入门!
Python-该代码实现了一个简单的CNN模型用于利用tensorflow进行文档分类
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DocumentClassification - 该代码实现了一个简单的CNN模型,用于利用tensorflow进行文档分类
cnn 经典matlab代码
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3星 · 编辑精心推荐
卷积神经网络经典代码,非常详细,可直接运行
CNN0926_一维卷积_matlab1D-CNN
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一维卷积代码,基本的网络结构,输入 卷积 池化 卷积 池化 输出,可实现分类的功能
CNN_源代码
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基于星系图像分类的,CNN模板的源代码资源,python实现使用tensorflow框架
深度学习代码:这是我练习过的所有深度学习代码
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深度学习代码 这是我练习过的所有深度学习代码。
VC++直接编译运行的cnn深度学习代码
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VC++直接编译运行的cnn深度学习代码,例子是数字学习,稍微修改可进行汉字等训练,
CNN简单笔记
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在CNN中,滤波器filter(带着一组固定权重的神经元)对局部输入数据进行卷积计算。每计算完一个数据窗口内的局部数据后,数据窗口不断平移滑动,直到计算完所有数据。这个过程中,有这么几个参数:
SimpleCNN_Lib:简单的CNN库
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Tensorflow实现一个简单的CNN
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Tensorflow实现一个简单的CNN,含3层卷积池化层,2层全连接层,激活函数ReLU,采用dropout和softmax函数做分类器
Tensorflow实现简单CNN
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Tensorflow实现一个卷积网络含4层卷积池化层,一层全连接层,激活函数ReLU,采用dropout和softmax函数做分类器。基于MNIST数据集
最简单的CNN卷积神经网络讲解,附源码可运行
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带教程完整的cnn 运行源码,最简单的CNN
搭建简单的神经网络模型代码
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搭建一个简单的神经网络模型,训练mnist数据集,实现数字手写体识别
python实现的CNN代码
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本资料为基于python的卷积神经网络(CNN)实现 layer文件夹中包括卷积层、池化层、全连接层、relu层等基础层 没有调用tensorflow, pytorch等深度学习框架,手动实现了各层的反向传播BP算法
CNN(卷积神经网络)python代码
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CNN实现MNIST分类,在测试集上实现准确率0.99,TensorFlow实现,容易上手
这是基于CNN算法的分类代码
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该算法内容介绍很详细 算法步骤也容易看懂 在此分享给大家
基于Keras的CNN入门级Python实现(附多个代码)
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该代码基于Keras实现,详细的展现了CNN基本步骤,适合初学者小白使用。包含MNIST、CIFAR、TITANIC三个数据集相关多个代码。
深度学习CNN代码
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4星 · 用户满意度95%
深度学习CNN代码,帮助理解卷积网络,代码是可以运行的,没有问题
一维CNN处理序列数据,cnn处理时间序列,Python
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使用一维卷积神经网络处理序列数据,数据类型为一维
1D-CNN-for-CWRU:用于CWRU滚动轴承数据集的一维CNN
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一维CNN for CWRU
使用Keras构造简单的CNN网络实例
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主要介绍了使用Keras构造简单的CNN网络实例,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
CNN-Architecture-Summary:CNN架构的简单摘要
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CNN-架构-摘要 CNN架构的简单总结 作者 金俊浩
tensorflow实现简单CNN.py
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本代码参考《TensorFlow实战》这本书,用TensorFlow实现简单的卷积神经网络,是为了加深对卷积神经网络的理解,并对TensorFlow的训练。本算法在识别手写数字上达到了98%的准确率。
keras实现简单CNN框架(mnist数据)
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基于python keras框架实现CNN框架,对mnist数据分类
python卷积神经网络实现
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卷积神经网络python实现。 卷积神经网络(Convolutional Neural Networks, CNN)是一类包含卷积或相关计算且具有深度结构的前馈神经网络(Feedforward Neural Networks),是深度学习(deep learning)的代表算法之一 [1-2] 。由于卷积神经网络能够进行平移不变分类(shift-invariant classification),
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