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- 卷积神经网络的结构模型，可实现对图像进行训练与识别(The structure model of the convolution neural network can realize the training and recognition of the image)
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- 实现卷积神经网络与支持向量机的联合调试使用(Joint debugging and implementation of convolutional neural network and support vector machine)
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- 构建卷积神经网络，包括卷积层，池化层，RELU(Construction of convolution neural network)
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- 关于神经网络的例子以及pdf，很详细，入门推荐。(About example of neural network and pdf, it is very detailed.)
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- 卷积神经网络实现图像的边缘检测+python代码(CNN-edge-detection-python-codes)
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- 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