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卷积神经网络的Csharp版本，已经编译成windowsAPI库，根据Mike的源代码改写而成。供研究卷积神经网络CNN的人使用。-Csharp version convolutional neural network has been compiled into windowsAPI library, according to the source code adapted from Mike. CNN convolutional neural networks for research of
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CNN Class, ver 0.72.
Change log:
Ver 0.72:
Sample GUI added, demonstrating use of convolutional network for handwriten digits recognition.
Training runs 20 faster.
Ver 0.71:
Bug fix: training was stoped after 1 epoch.
Ver 0.70:
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CNN - Convolutional neural network cla-CNN - Convolutional neural network class
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Convolutional neural network for digits recognition
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CNN卷积神经网络 手写体识别 c#实现源代码。很好很经典。-Csharp version convolutional neural network . according to the source code adapted from Mike. CNN convolutional neural networks for research of the people.
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CNN卷积神经网络C++实现。完全可编译运行。对研究CNN卷积神经网络 很有帮助。-C++ version convolutional neural network。 according to the source code adapted from Mike. CNN convolutional neural networks for research of the people.
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基于卷积神经网络的模式分类器,论文中讲述了卷积神经网络的技术，是个好论文。-pattern classfier based on convolutional nerual networks
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This project provides matlab class for implementation of convolutional neural networks. This networks was developed by Yann LeCun and have sucessfully used in many practical applications, such as handwritten digits recognition, face detection, robot
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matlab code for CNN - Convolutional neural network cla-matlab code for CNN - Convolutional neural network class
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一个简单的卷积神经网络与线性神经元。
结构:输入- >卷积- > max池- >卷积- > max池- >完全连接。
编译c++马克斯池功能首先输入“墨西哥人MaxPooling.cpp”。
数据可以在http://ai.stanford.edu/下载~ amaas /数据/ data.zip
可以在http://ufldl.stanford.edu/wiki/index.php/Using_the_MNIST_Dataset下载的数据加载函数
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针对各种机器学习，深度学习领域的一个matlab工具包-A machine learning library focused on deep learning.Following algorithms and models are provided along with some static utility classes:
- Naive Bayes, Linear Regression, Logistic Regression, Softmax Regression, Linear S
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卷积神经网络（cnn）的练习程序，包含多个exercise-convolutional nerual network
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常用神经网络算法，以及原理实现。。。包括MLP神经网络、卷积神经网络-Common neural network algorithm, as well as the principle of implementation... Including MLP neural network, convolutional neural network, etc.
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深度学习的概念源于人工神经网络的研究。含多隐层的多层感知器就是一种深度学习结构。深度学习通过组合低层特征形成更加抽象的高层表示属性类别或特征，以发现数据的分布式特征表示。[1]
深度学习的概念由Hinton等人于2006年提出。基于深信度网(DBN)提出非监督贪心逐层训练算法，为解决深层结构相关的优化难题带来希望，随后提出多层自动编码器深层结构。此外Lecun等人提出的卷积神经网络是第一个真正多层结构学习算法，它利用空间相对关系减少参数数目以提高训练性能。[1]
深度学习是机器
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是《Learning a Deep Convolutional Network for Image Super-Resolution》文章相关的MATLAB代码，可以利用训练好的字典，通过CNN实现超分辨率重建(SR)的功能。(Matlab demo code for "Learning a Deep Convolutional Network for Image Super-Resolution" (ECCV 2014) and "Image Super-Reso
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基于MATLAB实现的卷积神经网络例子，包括详细的解释。(An example of convolution neural network based on MATLAB)
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这是Convolutional Network的一个实现。此外，它提供了一些可视化更高级别特征的工具，并演示了原始输入图像重建的一个例子。(This is one of the implementations of Convolutional Network. In addition, it provides some tools for visualizing higher level features, and demonstrates an example of original inpu
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Constitutional Neural Network Program for Prediction Model as Object Classification
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这篇文章是CVPR2017的oral，非常厉害。文章提出的DenseNet（Dense Convolutional Network）主要还是和ResNet及Inception网络做对比，思想上有借鉴，但却是全新的结构，网络结构并不复杂，却非常有效！众所周知，最近一两年卷积神经网络提高效果的方向，要么深（比如ResNet，解决了网络深时候的梯度消失问题）要么宽（比如GoogleNet的Inception），而作者则是从feature入手，通过对feature的极致利用达到更好的效果和更少的参数。(
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EEGNet的python实现，复现论文：A Compact Convolutional Network for EEG-based Brain-Computer Interfaces(Python implementation of EEGNet)
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