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[codes]LeNet-5
- 是matlab的代码，关于yann Lecun在89年提出的cnn的原型，这个代码成功应用于欧洲很多国家的手写支票识别-Is matlab code on cnn yann Lecun prototype made in 1989, this code successfully applied to handwriting recognition check many European countries
Lenet
- 这个资源使用实现lenet-5的网络结构来MNIST数据集，代码参考了UFLDL上的相关的代码，以及R. B. Palm实现的CNN中的相关代码，为了适应数据集我把lenet-5输入的大小改为了28*28，c3的每一张特征图都与s4的每一张特征图相关，训练的结果可以达到99.1 -The resources for network structure lenet-5 to MNIST data sets, code reference to the relevant code UFLDL on
CNN
- 手写数字识别 lenet 5 CNN的代码，对于初学机器学习者非常有帮助,可以运行。-Handwritten numeral recognition lenet 5 CNN code, for beginners machine learners very helpful, you can run.
lenet5
- 实现了一个简单的Lenet-5，6层网络结构。(A simple Lenet-5 code)
Deeplearn Toolbox（CNN）
- 基于lenet-5模型，利用CNN进行图像分类(Image classification)
卷积神经网络 - 副本
- 对LeNet-5的matlab实现，识别MINST手写数字集，压缩文件包含程序文件和训练、测试图片文件，程序可直接运行（版本matlab R2008a）(For the matlab implementation of LeNet-5, the MINST handwritten numeric set is identified. The uploaded file contains the program file and the training and test file. The pr
LeNet神经网络
- 程序主要包括三个部分：mnist_.inference.py、mnist.train.py和mnist.test.py。mnist.inference.py主要定义前向传播的过程以及神经网络中的参数；mnist.train.py定义了LeNet-5模型的训练过程，并保存训练结束后的最终的模型（持久化）；mnist.test.py中对测试数据进行测试，计算LeNet模型在MNIST测试集的正确率。
Mine_CNN_MNIST
- 深度学习的部分经典模型，tensorflow1.4，python3.5，有AlexNet，LeNet等(Part of the classic model of deep learning, tensorflow1.4, python3.5, with AlexNet, LeNet, etc.)
CNN
- 卷积神经网络分类 调制信号识别 卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNN）是一类包含卷积计算且具有深度结构的前馈神经网络（Feedforward Neural Networks），是深度学习（deep learning）的代表算法之一 [1-2] 。卷积神经网络具有表征学习（representation learning）能力，能够按其阶层结构对输入信息进行平移不变分类（shift-invariant classification），因此也被称