卷积神经网络CNN代码解析-matlab.doc，，，，，，，，

【预测模型】基于卷积神经网络CNN实现预测单输入单输出预测模型matlab源码.zip

项目概况 卷积神经网络（CNN）项目，可在Web或移动应用程序中使用以处理现实世界中用户提供的图像。 给定狗的图像，它将识别出犬的品种。 如果提供了人像，则代码将识别出类似狗的品种。 目标是了解将一系列旨在执行数据处理管道中各种任务的模型组合在一起所面临的挑战。 每个模型都有其优点和缺点，设计一个实际应用程序常常涉及解决许多问题而没有一个完美的答案。 项目说明 指示 克隆存储库并导航到下载的文件夹。 git clone https://github.com/iNinad/dog-breed-classifier cd dog-breed-classifier 下载 。 解压缩文件夹并将其放置在path/to/dog-project/dogImages ，位于path/to/dog-project/dogImages 。 dogImages/文件夹应包含133个文件夹，每个文件夹对应一

卷积神经网络(CNN)项目，给你一个狗的图像，你的算法将会识别并估计狗的品种

【图像识别】基于卷积神经网络(CNN)实现垃圾分类Matlab源码.zip

1 前言 本文以MNIST手写数字分类为例，讲解使用一维卷积和二维卷积实现 CNN 模型。关于 MNIST 数据集的说明，见使用TensorFlow实现MNIST数据集分类。实验中主要用到 Conv1D 层、Conv2D 层、MaxPooling1D 层和 MaxPooling2D 层，其参数说明如下： （1）Conv1D Conv1D(filters, kernel_size, strides=1, padding='valid', dilation_rate=1, activation=None) filters：卷积核个数（通道数） kernel_size：卷积核尺寸（长度或宽度）

第14组 群组名称：TEAM_NAME 团队成员：augoel2，elihf2，sdegand2，tinreyd2，weixuan2 项目经理：farazms2，anjalik4 项目描述：卷积神经网络（CNN），用于检测人是否戴着口罩。

俄语中的推文情感分析：使用带有Word2Vec嵌入的卷积神经网络（CNN），对俄语中的推文进行情感分析

Jx-DLT：深度学习工具箱 *此工具箱包含卷积神经网络（CNN） * 显示了如何使用带有基准数据集的CNN程序的示例。 请注意，我们使用一到三个卷积层设置来演示CNN。 *该工具箱的详细信息可以在https://github.com/JingweiToo/Deep-Learning-Toolbox中找到 ****************************************************** ****************************************************** ******************************

简介 CNN -> Convolutional Neural Network 卷积神经网络是由一个或多个卷积层和顶端的全连通层（也可以使用1×1的卷积层作为最终的输出）组成的一种前馈神经网络 基本概念 局部感受野(Local Receptive Fields) 一般的神经网络往往会把图像的每一个像素点连接到全连接的每一个神经元中，而卷积神经网络则是把每一个隐藏节点只连接到图像的某个局部区域，从而减少参数训练的数量。 例如，一张1024×720的图像，使用9×9的感受野，则只需要81个权值参数。对于一般的视觉也是如此，当观看一张图像时，更多的时候关注的是局部。 共享权值(Shared Weigh