说明：基于lenet-5模型，利用CNN进行图像分类。

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说明：运用深度学习模型实现图像的分类，主要包括卷积神经网络CNN和深信度网络DBN。

cnn图像分类 深度学习CNN和DBN代码 DBN-图像 deep RBM模型

说明：利用深度学习模型CNN对图像进行分类与识别，例如人脸识别，手写字符识别等。

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说明：基于CNN的卷积神经网络应用，近年来深度学习算法的应用越来越广泛， 针对深度学习，重点研究了其中较为主流的两类模型结构， CNN 与 DBNs ，并在MATLAB 中构建这两种深度学习模型结构并分别应用于表面缺陷识别中，利用 CNN 学习输入数据中的特征信息，进行分类识别；利用DBNs 进行重构得到...

说明：卷积神经网络是人工神经网络的一种，已成为当前语音分析和图像识别领域的研究热点。它的权值共享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，减少了权值的数量。自己可已加入数据，和修改梯度。

卷积神经网络 神经网络 语音分析 图像识别

说明：卷积神经网络的结构模型，可实现对图像进行训练与识别。

卷积神经网络 图像训练 图像识别 cnn

说明：通过卷积神经网络CNN实现低分辨率图像的超分辨率重建，利用多幅图片的训练模型实现参数和权重偏移的训练，优化求解过程，达到输入低分辨率图像，输出高分辨率图像，测试例程附录和图片。