【内容简介】《2.5版卷积神经网络与应用和MATLAB程序详解》主要内容包括:课程内容介绍及慎拍不拍说明与参考文献,卷积神经网络(CNN)基本概念、理论推导及算法步骤,图像卷积与池化运算及MATLAB程序效果,识别合成数字用卷积神经网络算法与MATLAB自带函数程序,人脸识别用CNN识别数字自带程序并作全面研究,GoogLeNet应用于识别狼狗,花朵及轿车等图像,增强数据及图像识别分类用自带函数程序解决,合成数字图像角度回归预测及校正问题用自带函数程序求解,中文汉字识别用CNN算法与自带程序作深入研究问题,手写体数字识别用网络流行的CNN算法程序,识别问题方案选择及自己数据处理模板程序, 英文字母识别问题研究用网络流行识别手写体数字程序。
第一章 课程内容介绍及慎拍不拍说明与参考文献
1、CNN1_《卷积神经网络算法程序》讲什么及能干什么详细介绍
2、CNN2_MATLAB程序免费提供及课程亮点特点说明
3、CNN3_慎拍不拍建议与学习基础要求及参考文献
第二章 卷积神经网络(CNN)基本概念、理论推导及算法步骤
4、CNN4_1卷积神经网络基本思想及其应用领域
第三章 图像卷积与池化运算及MATLAB程序效果
29、CNN8_4灰度图像用程序实现卷积效果
第四章 识别合成数字用卷积神经网络算法与MATLAB自带函数程序
34、CNN9-1合成数字数据库说明及求解问题目的
第五章 人脸识别用CNN识别数字自带程序并作全面研究
65、CNN10_10程序10-4优点及4个结果对比分析
第六章 GoogLeNet应用于识别狼狗,花朵及轿车等图像
68、CNN11_1GoogLeNet网络说明及其加载
73、CNN11_6思考如何使用程序等问题及总结
第七章 增强数据及图像识别分类用自带函数程序解决
74、CNN12_1数据库来源及增强图像数据目的
85、CNN12_12总结数据增强与泛化指标建立等问题
第八章 合成数字图像角度回归预测及校正问题用自带函数程序求解
100、CNN13_15算法扩展之7个相关算法讲解
101、CNN13_16思考过拟合及随机洗牌等8个问题
第九章 中文汉字识别用CNN算法与自带程序作深入研究问题
107、CNN14_5测试数据路径与图像随机显示
116、CNN14_14总结汉字识别算法及其算法结合思路
第十章 手写体数字识别用网络流行的CNN算法程序
136、CNN15_20cnntrain及cnntest功能及语法
144、CNN15_28总结函数学习及程序改进等6个问题
第十一章 识别问题方案选择及自己数据处理模板程序
149、CNN16_5图像4类显示对比及标签对应分析
150、CNN16_6思考如何使用程序模板处理自己数据
第十二章 英文字母识别问题研究用网络流行识别手写体数字程序
154、CNN17_4程序17_1改轮数迭代总数方案及结果对比
158、CNN17_8思考如何使用程序等问题及总结
五、
附件1_必先看_2.5版卷积神经网络与MATLAB程序学习指导
附件2_ 2.5版CNN _PPT课件
附件3_2.5版程序m文件及数据