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基于人工神经网络的图像识别方法研究。基于神经网络的人脸检测研究。基于特征融合与神经网络的手写体数字识别技基于遗传神经网络的手写体数字识别研究术研究。基于遗传优化的神经网络的银行票据手写数字识别。一种改进的人工神经网络模型-Based on artificial neural network image recognition method. Neural Network Based Face Detection Research. Based on Feature Fusion and Neur
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浅谈人工神经网络；人工神经网络的研究与应用；人工神经网络在图像匹配中的应用；于神经网络算法的字符识别方法研究-Of artificial neural networks artificial neural network research and applications Artificial Neural Network in Image Matching on neural network algorithm for character recognition method
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為了在語音及影像辨認獲至與人腦相似的功能，自1940年起，科學家即著手從事此方面的研究，仿造最簡單的神經元模式，開始建立最原始的類神經網路(Artificial Neural Network ANN)，歷經40年的發展，類神經的研究工作雖曾一度陷入低潮，近幾年又再度復甦，並且結合了生理，心理，電腦等科技而成為新的研究領域。-Voice and image recognition in order to be similar to the function of the human brain,
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本书介绍了模式识别和人工智能中的一些基本理论以及一些相关的模型,包括贝叶斯决策、线性判别函数、神经网络理论、隐马尔可夫模型、聚类技术等-This book describes the pattern recognition and artificial intelligence in some of the basic theory and some related models, including Bayesian decision-making, linear discriminant f
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CNN - 主程序
参考文献:
[1] Notes on Convolutional Neural Networks. Jake Bouvrie. 2006
[2] Gradient-Based Learning Applied to Document Recognition. Yann LeCun. 1998
[3] https://github.com/rasmusbergpalm/DeepLearnToolbox
作者：陆振波
电子
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人工神经网络是深度学习的基础，并在图像识别上应用非常多。本代码内容是一个经典的BP网络，S1和S2分别表示中间层和输出层的神经元个数，学习3幅不同类型的图像并输出。-Artificial neural networks are the basis of deep learning and are used in image recognition. The contents of this code is a classic BP network, S1 and S2, respectively
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