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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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DeepLearnToolbox_CNN_lzbV2.0
深度学习,卷积神经网络,Matlab工具箱
参考文献:
[1] Notes on Convolutional Neural Networks. Jake Bouvrie. 2006
[2] Gradient-Based Learning Applied to Document Recognition. Yann LeCun. 1998
[3] https://github.com/rasmusberg
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CNN - 主程序
参考文献:
[1] Notes on Convolutional Neural Networks. Jake Bouvrie. 2006
[2] Gradient-Based Learning Applied to Document Recognition. Yann LeCun. 1998
[3] https://github.com/rasmusbergpalm/DeepLearnToolbox
作者：陆振波
电子
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最先提出深度学习算法hinton的自动编码器matlab代码，内容是：利用多层rbm进行自动编码的多层特征训练，然后使用梯度算法进行fine turn。可以进行特征提取，也可以进行分类。压缩包里已带有训练用签字图片数据。相应算法说明可以查看hinton于2006年发表在
science的文章-First proposed deep learning algorithm hinton automatic encoder matlab code that reads: multilayer r
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人工神经网络是深度学习的基础，并在图像识别上应用非常多。本代码内容是一个经典的BP网络，S1和S2分别表示中间层和输出层的神经元个数，学习3幅不同类型的图像并输出。-Artificial neural networks are the basis of deep learning and are used in image recognition. The contents of this code is a classic BP network, S1 and S2, respectively
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图像识别、深度学习。
语言用的是python 2.x ，里面有训练好的模型，在文件夹里都有给出地址，可以直接去下载。也有一个很大的图片包，里面有很多图片，可以直接拿来作为素材用。也可以自己给图片制作数据标签，训练自己的模型。(image recognition deep learning
The language used is Python 2.x, and there are training models, which are given in the folder, which c
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GoogleNet 卷积神经网络 图片分类 分类精度高 网络结构深(GoogleNet convolution neural network image classification, high classification accuracy, network structure is deep)
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PCANet是一个基于CNN的简化Deep Learning模型。能够有效处理相对小型的数据集。来源于文献Chan T H, Jia K, Gao S, et al. PCANet: A simple deep learning baseline for image classification?[J]. IEEE Transactions on Image Processing, 2015, 24(12): 5017-5032.(PCANet is a simplified Deep Lear
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采用tensorflow的深度学习框架，采用opencv，采用时间戳，和特征抓取，自动抓取图片特征，然后存储(Using tensorflow's deep learning framework, opencv, timestamp, and feature capture are used to automatically capture image features, and then store them)
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deep learning breast cancer
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CNN is one of the most successful deep learning methods
due to its remarkable performance on ImageNet large-scale
visual recognition competition. The success of CNN is due to
its capacity to learn hierarchical representation to describe the
image
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specific examples to describe how to use convolutional neural network in python
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2018年2月cell封面论文代码，压缩包中有对这篇文章的解读，ppt文件(Identifying Medical Diagnoses and Treatable Diseases by Image-Based Deep Learning)
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opencv3.3以上的版本调用caffe模型提前训练好的模型进行图片识别。(The above version of opencv3.3 calls the Caffe model in advance training model for image recognition.)
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卷积神经网络（CNN）是一种深度学习方法，它可以对图像进行识别和特征分类等优点。(The convolution neural network (CNN) is a deep learning method which can identify and characterize the image.)
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语音识别领域的经典论文实现，提供一个可训练的数学模型以预测语音特征(provide a s2s model for speech synthesis and network prediction with python and, e2e solution for production of google)
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vgg深度学习，图像识别，用于图像的分类，在python上运行(vgg deep learning, image recognition, used for image classification, running on Python)
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深度学习基本算法，深度学习with python作为标题建议介绍深度学习使用Python编程语言和开源Keras库，它允许简单快速的原型设计。
在Python深度学习中， 你将从一开始就学习深度学习，你将学习所有关于图像分类模型，如何使用深度学习获取文本和序列，甚至可以学习如何使用神经网络生成文本和图像。
本书是为那些具有Python技能的人员编写的，但你不必在机器学习，Tensorflow或Keras方面有过任何经验。你也不需要先进的数学背景，只有基础的高中水平数学应该让你跟随和理解核心
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本例程是我研究生阶段做的一个小项目，该项目用pytorch的深度学习框架来进行人体姿态识别，能够实现头部和身体的骨架识别！图像处理方面加入了OpenCV包进行相关的处理，希望能帮助大家！(175/5000
This routine is a small project that I did in the graduate stage. The project uses pytorch's deep learning framework to recognize human body postu
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使用Matlab深度学习工具箱-googlenet 图像分类(Using GoogLeNet to classify images using deep learning toolbox)
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