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实现了卷积受限玻尔兹曼机（深度学习的一个重要算法），包括C++和matlab版本-Restricted Boltzmann realized convolution machine (depth study of an important algorithm), including C++ and matlab version
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这是matlab的代码，将cnn进行三次池化的代码，可以作为学习卷积神经网络的入门例子-This is a matlab code that will perform three pooled cnn code can be used as a convolution neural network learning introductory example
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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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[原创]混沌分析,聚类分析,支持向量机,群体智能优化,深度学习(卷积神经网络)Matlab工具箱全开源版本下载
作者: 陆振波
毕业院校：海军工程大学，船舶与海洋工程(水声工程)，博士
精通方向：信号处理，图像处理，人工智能，模式识别，支持向量机，深度学习，机器学习，机器视觉，群体智能，非线性与混沌，Matlab与VC++混编，大数据
擅长技能：团队激励，战略规划，企业文化，组织架构，C，C++，Matlab，OpenCV，并行计算，图像处理，智能视觉，卷积神经网络，人脸检测，行
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利用大量图像数据对卷积神经网络算法进行训练，通过卷积、池化、下采样以及全连接层训练后的卷积神经网络在图像识别精度越来越高。(By using a large number of image data to train the convolutional neural network algorithm, the accuracy of the image recognition is higher and higher by convolution, pooling, down sampling
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Convolution operation is intended to signal and image rendering, Comparison of soft threshold and hard threshold and today various threshold calculation method, PSS primary synchronization signal in the time domain simulation related.
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matlab包，卷积神经网络函数，用于数据预测，分类以及识别(Convolution neural network functions for data prediction, classification and identification)
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卷积神经网络（CNN）是一种深度学习方法，它可以对图像进行识别和特征分类等优点。(The convolution neural network (CNN) is a deep learning method which can identify and characterize the image.)
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使用matlab实现的底层cnn算法，包括求卷积，池化，和反向传播等操作(The underlying CNN algorithm implemented using MATLAB, including convolution, pooling, and backpropagation operations)
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卷积神经网络LeNet代码，可实现图片分类(Convolution neural network code)
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基于MATLAB实现的卷积神经网络例子，包括详细的解释。(An example of convolution neural network based on MATLAB)
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使用matlab2019a深度学习工具箱实现的CNN卷积神经网络分类例程，数据是随机生成的一维随机数(Using the CNN convolution neural network classification routine realized by MATLAB 2019a deep learning toolbox, the data is one-dimensional random number generated randomly)
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