简化的双层卷积神经网络代码示例

这份MATLAB代码展示了BP神经网络的实现方法，适合初学者学习和实践，不依赖图形界面。

Two-Layer-CNN-on-MNIST-master是一份matlab程序源码，专注于构建双层卷积神经网络用于MNIST数据集的特征提取。该程序通过深度学习方法对图像数据进行高效分类和特征识别。

项目3说明：截止日期为3月2日，您将使用Matlab内置的CNN训练功能，对17,000张256x256灰度墙纸图像进行分类。学习如何扩充数据、构建CNN并进行训练。数据集存放在“数据/墙纸/ <火车，测试> //”文件夹中，分为训练和测试图像两部分。第一步是培训和测试CNN，入门代码提供了卷积神经网络示例。

卷积神经网络的文字识别，挺适合拿来练手的。以前做字符识别，要先手动提一堆特征，再挑挑拣拣去优化，特征选得不好，分类就不准。现在直接上CNN，自己学特征，省心多了，效果也还不错。 以前做图像那一套流程——先预，再提特征，再分类，步骤不少，还挺吃经验。有时候预图像质量不高，后面整个流程都拉胯。用卷积神经网络，基本就一个模型搞定前中后，训练好了之后识别效果蛮稳定的。 我比较推荐几个资源，你要是想系统学一下，看看这些链接还挺值： 图像模式识别特征提取数据挖掘资源包 基于简单卷积神经网络的模式识别精度评估 神经网络模式识别 MATLAB 实现合集 神经网络模式识别的 Matlab 开发

利用keras框架，了解卷积神经网络原理，并掌握每一层训练参数的计算方法。

卷积神经网络的论文解读 PPT，讲得还挺清楚的。直接从“卷积是啥”聊起，对初学者挺友好。重点是 2014 年那篇用 CNN 做句子分类的经典论文，讲了它的创新点和模型结构。对搞 NLP 或者深度学习入门的你来说，这种资源蛮实用的，尤其是讲清楚了怎么从想法到模型落地。哦对了，还有一些相关的扩展阅读，图像分类、Keras 参数计算、甚至 FPGA 上的实现都有，顺手一看提升效率。

在深度学习导论课上，使用Matlab实现了卷积神经网络的代码，最终完成了手写数字识别作业。

神经网络的 Python 源码，结构清晰、上手快，适合刚接触或想快速搭建个小模型的你。逻辑那块你肯定都懂，重点是作者在交叉验证这部分讲得还蛮接地气，配合图解一看就明白。核心代码是基于 BP 神经网络，参数选取还参考了个论文，算是有据可查，靠谱的。 交叉验证这块挺有意思，不是单纯 K 折那么简单。作者把数据集切成 K 份后，分别选不同比例训练集来测试误差，求个平均。嗯，挺实用的思路，尤其适合手头数据不大的时候。 源码用的是tushare拉股市数据，pandas做，逻辑简单直接，像getData()函数就几行搞定数据清洗。整体结构也不复杂，你照着改下就能跑起来。 如果你之前用过MATLAB写过 B

这是一个包含AMDCN（聚合的多列膨胀卷积网络）实现的存储库，专用于图像中对象的计数任务。AMDCN的架构由五个平行的列组成，每列通过扩张卷积和一个最终的聚合器生成特征，输出最终的密度图。网络在UCSD、UCF50和TRANCOS数据集上的输出示例展示了其在人群和交通数据集上的应用。