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使用Tensorflow的CNN 3D图像 目标：使用CNN（卷积神经网络）进行MRI分类任务 代码依赖关系：Tensorflow 1.0，Anaconda 4.3.8，Python 2.7 从3D医学图像学习模型的困难 数据大小太大。 例如218x182x218或256x256x40 数据数量有限。 换句话说，训练规模太小。 所有图像看起来都非常相似，并且主体之间只有细微的差别。 可能的解决方案 配备好的机器，尤其是RAM 在预处理中对图像进行下采样 数据扩充，例如旋转，移位，组合 转移学习

CNN卷积神经网络Matlab实现例程，使用了matlabR2019a自带的深度学习工具箱,一维数据分类，二维cnn

CNN卷积神经网络，包含数据，代码有标注，可以用来参考学习

MNIST手写数据集的训练和测试代码，代码准确率高于98%，代码完善，下载即可使用，利用TensorFlow编译环境，适合新手自学。MNIST数据集是个通用数据集，很多新手都会用到。

这是我修改的别人的代码，别人的代码有点问题，我修改了一下，代码的正确率很高，可达90%以上，这是一个5层卷积神经网络的代码，误差传递和梯度更新代码里都有，可自学。

基于Tensorflow下的cnn卷积神经网络实现图像的分类，Tensorflow

这个代码是基于Matlab的CNN卷积神经网络开发的图像识别代码，里面有完整的代码程序和数据，大家可以下载下来研究。

《DeepLearning tutorial（5）CNN卷积神经网络应用于人脸识别（详细流程+代码实现）》这篇文章的代码，将CNN用于人脸识别，整个实现流程请见：http://blog.csdn.net/u012162613/article/details/43277187

CNN卷积神经网络的MATLAB程序，及注解