1.使用其预训练的模型进行图像分类、人脸识别等。 2.采用GPU模式训练一个MNIST数据集合分类器 （CPU的使用/GPU的使用）

本书从实用角度着重解析了深度学习中的一类神经网络模型——卷积神经网络，向读者剖析了卷积神经网络的基本部件与工作机理，更重要的是系统性的介绍了深度卷积神经网络在实践应用方面的细节配置与工程经验。笔者希望本书“小而精”，避免像某些国外相关书籍一样浅尝辄止的“大而空”。

MachineLearning_Project 通过操纵神经网络的各种参数，已经开发出用于人类活动识别的CNN体​​系结构。 培训和测试在公共数据集MHEALTH上进行，用于将人类活动分为与各种活动相对应的12类。 通过由2个卷积，2个最大池和2个线性层组成的体系结构，我们实现了96％的精度和90.52％的F1得分，优于在同一数据集上训练的几个最新模型。

上回书说到了对人脸的检测，这回就开始正式进入人脸识别的阶段。 关于人脸识别，目前有很多经典的算法，当我大学时代，我的老师给我推荐的第一个算法是特征脸法，原理是先将图像灰度化，然后将图像每行首尾相接拉成一个列向量，接下来为了降低运算量要用PCA降维， 最后进分类器分类，可以使用KNN、SVM、神经网络等等，甚至可以用最简单的欧氏距离来度量每个列向量之间的相似度。OpenCV中也提供了相应的EigenFaceRecognizer库来实现该算法，除此之外还有FisherFaceRecognizer、LBPHFaceRecognizer以及最近几年兴起的卷积神经网络等。 卷积神经网络（CNN）的前级包

提出了一种基于卷积神经网络和长短期记忆（LSTM）神经网络的深度学习网络结构。采用特征融合的方法，通过卷积网络提取出浅层特征与深层特征并进行联接，对特征通过卷积进行融合，将获得的矢量信息输入LSTM单元。分别使用数据光流信息与红绿蓝信息训练网络，将各网络的结果进行加权融合。实验结果表明，所提模型有效地提高了行为识别精度。

为提高天线收发分时体制干扰设备的干扰能力，文中结合卷积调制干扰与间歇采样直接转发干扰，形成包含两种干扰方式优点的联合干扰方式。该方式可以在雷达径向距离上形成数目不受限制的假目标群。仿真结果证明该方法的可行性。在现有的数字射频存储平台的实测结果显示了径向分布的假目标群，更进一步表明该方法的有效性。

本论文是一篇关于如何基于FPGA平台进行卷积码编码和viterbi译码的过程论文，让你能更好完成相关卷积码编码译码的设计仿真等。

基于卷积神经网络的未知流量分类策略，陈晔欣，黎淑兰，为了提高网络流量分类的准确性及健壮性，本文设计了基于卷积神经网络的网络流量分类系统，并在此基础上针对混合流量中存在未知类

针对传统基于机器学习的流量分类方法中特征选取环节的好坏会直接影响结果精度的问题，提出一种基于卷积神经网络的流量分类算法。首先，通过对数据进行归一化处理后映射成灰度图片作为卷积神经网络的输入数据，然后，基于LeNet-5深度卷积神经网络设计适于流量分类应用的卷积层特征面及全连接层的参数，构造能够实现流量的自主特征学习的最优分类模型，从而实现网络流量的分类。所提方法可以在避免复杂显式特征提取的同时达到提高分类精度的效果。通过公开数据集和实际数据集的系列仿真实验测试结果表明，与传统分类方法相比所提算法基于改进的CNN流量分类方法不仅提高了流量分类的精度，而且减少了分类所用的时间。

AlexNet 特征 8层变换，其中有5层卷积和2层全连接隐藏层，以及1个全连接输出层。 将sigmoid激活函数改成了更加简单的ReLU激活函数。 用Dropout来控制全连接层的模型复杂度。 引入数据增强，如翻转、裁剪和颜色变化，从而进一步扩大数据集来缓解过拟合 第一个卷积层 输入的图片大小为:2242243（或者是2272273） 第一个卷积层为:111196即尺寸为1111,有96个卷积核,步长为4,卷积层后跟ReLU,因此输出的尺寸为 224/4=56,去掉边缘为55,因此其输出的每个feature map 为 555596,同时后面跟LRN层,尺寸不变. 最大池化层,核大小为33