说明：cnn卷积神经网络实现mnist的手写体识别程序

说明：卷积神经网络是一种特殊的深层的神经网络模型，它的特殊性体现在两个方面，一方面它的神经元间的连接是非全连接的， 另一方面同一层中某些神经元之间的连接的权重是共享的（即相同的）。它的非全连接和权值共享的网络结构使之更类似于生物 神经网络，降低了网络模型的复杂度（对于很难学习的深层结构来说，这是非常重要的），减少了权值的数量。

说明：fast r-cnn模型,最简单的模型，可供初学者研究学习等

说明：经典的卷积神经网络MATLAB实现源码，可直接运行。

说明：手写数字识别 lenet 5 CNN的代码，对于初学机器学习者非常有帮助,可以运行。

说明：CNN网络关于手写数字识别的全套程序，可以自行调节迭代参数，得到自己想要的结果。

说明：基于进化深度学习的特征提取算法,应该算比较有用的文章了，有兴趣可以看看。

说明：深度学习的Toolbox,使用mnist_uint8手写字数据库，适合初学者使用。

说明：用于图像分类的源代码，深度学习的应用，cnn卷积神经网络的使用，可以自己更换数据集或者调优，适合初学者使用！

说明：通过卷积神经网络CNN实现超分辨率重建，利用训练模型实现参数和权重偏移的训练，达到输入低分辨率图像，输出高分辨率图像，测试例程附录。

说明：多层前向卷积神经网络Python代码。Theano的CNN代码

说明：卷积神经网络是近年来广泛应用于模式识别、图像处理等领域的一种高效识别算法，它具有结构简单、训练参数少和适应性强等特点。

说明：卷积神经网络的卷积实现，可以实现，大家可以试试，导入Theao的库文件。

说明：卷积神经网络的实现代码，包括训练，测试，SGD随机梯度下降法等功能。

说明：一篇关于如何用卷积神经网络（CNN）进行图像分割的论文，里面得到的效果还可以

说明：用matlab实现的BP神经网络，比较基础，对已有的语音信号进行分类，留了500个作为检验

说明：颜色识别几篇很有用的文档论文。包括cnn的颜色识别。

说明：卷积神经网络程序，包含训练数据样本，具有一定参考价值

说明：本文档讨论和实现了卷积神经网络， 并且进行了延伸。非常重要的资料，对于深度学习有很重要的借鉴意义。

说明：使用JAVA实现的卷及神经网络（CNN）

说明：<\视觉机器学习20讲>配套仿真代码——CNN，卷积神经网络，有注释，适合初学者

说明：卷积深度置信网，在Lee的基础上进行了一定的完善，使用RBM来预训练CNN，实现对CNN的初始化

说明：通过深度神经网络实现双目视觉下图像深度识别，需要运行在linux环境中

说明：机器学习下深度学习中的卷积神经网络，写的挺好的

说明：DeepLearnToolbox是Matlab的深度学习工具箱，包含了深度信度网络DBN，卷积网络CNN，SAE（stacked auto-encoders）,CAE(Convolutional auto-encoders)和NN深度学习算法的实现。

说明：数字识别CNN训练源码，简单入门学习，深度学习入门参考源码,是国外大神写的一个方法

说明：基于keras的python的转换的卷积神经网络，对数据库minis进行的分类。希望大家喜欢

说明：基于keras的python的卷积神经网络，对数据库minis进行的分类。希望大家喜欢

说明：此代码是对卷积神经网络用于手写字体识别的实现，程序是基于theano库开发的，并且用到了集成化模块keras,方便我们构建自己的网络结构，很好的解决分类问题

说明：cnn网络从入门到精通，包括matlab工具箱源码解读，图形化解释，非常详细。学习卷积神经网络必读资料，