本文来自简书，本文主要介绍了一个完整的卷积神经网络(CNN)，卷积的滤波器（Filter）是如何工作的呢？请参见下文。上篇文章简单地地介绍了神经网络和深度学习，在神经网络中，每一层的每个神经元都与下一层的每个神经元相连(如下图)，这种连接关系叫全连接（FullConnected）。如果以图像识别为例，输入就是是每个像素点，那么每一个像素点两两之间的关系(无论相隔多远)，都被下一层的神经元"计算"了。这种全连接的方法用在图像识别上面就显得太"笨"了，因为图像识别首先得找到图片中各个部分的"边缘"和"轮廓"，而"边缘"和"轮廓"只与相邻近的像素们有关。这个时候卷积神经网络(CNN)就派上用场了，卷

通过卷积神经网络（CNN）进行的EEG运动图像信号（任务）分类 作者：贾树跃，东北电力大学。 日期：2018年12月 下载论文 注意：本文中的方法是EEG源成像（ESI）+ Morlet小波联合时频分析（JTFA）+卷积神经网络（CNN）。 原始数据已使用Matlab Toolkit 。 我的工作是在ESI + JTFA过程之后，使用CNN对EEG数据进行分类。 通过ESI + JTFA流程预处理的数据集（.mat文件）可以通过。 可以从下载相应的预处理.Excel文件。 同时，该存储库中的代码基于原始EEG数据，无需ESI和JTFA流程，也可以取得良好的效果。 两个工作的“ MI_Pro

可调卷积核、步长、激励函数、以及图片可自行选择

卷积神经网络是深度学习中的基础模型。南京大学吴建鑫教授的「卷积神经网络CNN」笔记，35页pdf初学者学习指南理解CNN数学原理。

李宏毅卷积神经网络CNN课件笔记，李宏毅卷积神经网络CNN课件笔记，李宏毅卷积神经网络CNN课件笔记。重要资源说三遍，哈哈。

卷积神经网络CNN代码解析，对MATLAB-deep learning master工具箱的例子进行了说明。

卷积神经网络CNN进行图像分类

用java实现卷积神经网络，平台是eclipse，如何用eclipse导入可以参考http://blog.csdn.net/baidu_37107022/article/details/70209949，作者是http://www.cnblogs.com/fengfenggirl

卷积神经网络matlab版源码，实现对手写体图片的数字识别。实验所需数据可到https://download.csdn.net/download/u013479571/10664562下载

该压缩包包括了TensorFlow基于CIFAR10数据集的卷积神经网络的代码实现，以及多个测试结果的测试图片。