文件名称:DeepLearnToolbox_CNN_lzbV2.0

  • 所属分类:
  • matlab例程
  • 资源属性:
  • [C/C++] [Matlab] [源码]
  • 上传时间:
  • 2015-12-23
  • 文件大小:
  • 958kb
  • 下载次数:
  • 2次
  • 提 供 者:
  • 陆**
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DeepLearnToolbox_CNN_lzbV2.0

深度学习,卷积神经网络,Matlab工具箱



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

电子邮件:luzhenbo2@qq.com

个人博客: http://blog.sina.com.cn/luzhenbo2

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:数据挖掘,数字信号(图像、视频)处理,人工智能与模式识别,群体智能优化,非线性与混沌,支持向量机,Matlab与VC++混编

擅长技能:战略规划,团队管理,C,C++,Matlab,OpenCV,DSP,并行计算,图像处理,模式识别,机器学习,智能视觉,神经网络,人脸检测,行人检测,车牌识别,机器视觉,特征提取,支持向量机,无人驾驶,自动驾驶,智能眼镜,辅助驾驶,ADAS,AdaBoost,LBP,HOG,MeanShift,目标检测,目标识别,目标跟踪,数据挖掘,大数据

-DeepLearnToolbox CNN lzbV2.0

Deep Learning, convolution neural network, Matlab toolbox



 reference:

 [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



 Author: Lu Zhenbo

 E-mail: luzhenbo2@qq.com

 Personal blog: http://blog.sina.com.cn/luzhenbo2

 Graduated: Naval University of Engineering, Naval Architecture and Marine Engineering (Underwater Acoustic), Dr.

 Proficient direction: data mining, digital signal (image, video) processing, artificial intelligence and pattern recognition, swarm intelligence optimization, nonlinear and chaotic, support vector machines, Matlab and VC++ mixed

 Good skills: strategic planning, team management, C, C++, Matlab, OpenCV, DSP, parallel computing, image processing, pattern recognition, machine learning, intelligent vision, neural networks, face detection, pedestrian detection, lice
(系统自动生成,下载前可以参看下载内容)

下载文件列表





DeepLearnToolbox_CNN_lzbV2.0

............................\Main_CnnExample_RunThisFilePlease.m

............................\TrainTestSample.mat

............................\cnnbp.p

............................\cnnff.m

............................\cnninit.m

............................\cnntest.m

............................\cnntrain.m

............................\cnnupdate.m

............................\down.m

............................\dy.m

............................\fx.m

............................\normalize_lzb.m

............................\rot180.m

............................\up.m

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