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文件名称:mycnn

  • 所属分类：
  • 图形/文字识别
  • 资源属性：
  • [Matlab] [源码]
  • 上传时间：
  • 2015-05-20
  • 文件大小：
  • 2.5mb
  • 下载次数：
  • 0次
  • 提 供 者：
  • 杨**
  • 相关连接：
  • 无
  • 下载说明：
  • 别用迅雷下载，失败请重下，重下不扣分！
修正介绍说明

介绍说明－－下载内容均来自于网络，请自行研究使用

卷积神经网络识别字符的Matlab程序，包含所需的所有素材和自己改进的一部分代码-Convolutional neural network for handwriten digits recognition: training

and simulation.

This program implements the convolutional neural network for MNIST handwriten

digits recognition, created by Yann LeCun. CNN class allows to make your

own convolutional neural net, defining arbitrary structure and parameters.


(系统自动生成,下载前可以参看下载内容)

下载文件列表





mycnn

.....\license.txt

.....\mycnn

.....\.....\CNN

.....\.....\...\@cnn

.....\.....\...\....\adapt_dw.m

.....\.....\...\....\calcMCR.m

.....\.....\...\....\calchx.m

.....\.....\...\....\calcje.m

.....\.....\...\....\check_finit_dif.m

.....\.....\...\....\cnn.m

.....\.....\...\....\cnn_size.m

.....\.....\...\....\cutrain.m

.....\.....\...\....\init.m

.....\.....\...\....\rbm.m

.....\.....\...\....\sim.m

.....\.....\...\....\subsasgn.m

.....\.....\...\....\subsref.m

.....\.....\...\....\train.m

.....\.....\...\back_conv2.m

.....\.....\...\back_subsample.m

.....\.....\...\changelog.txt

.....\.....\...\cnet.mat

.....\.....\...\cnet_tool.m

.....\.....\...\cnn2singlestruct.m

.....\.....\...\cnn_gui.fig

.....\.....\...\cnn_gui.m

.....\.....\...\cucalcMCR.m

.....\.....\...\cutrain_cnn.m

.....\.....\...\fastFilter2.m

.....\.....\...\license.txt

.....\.....\...\preproc_data.m

.....\.....\...\preproc_image.m

.....\.....\...\rand_std.m

.....\.....\...\readMNIST.m

.....\.....\...\readMNIST_image.m

.....\.....\...\readme.txt

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

.....\.....\...\singlestruct2cnn.m

.....\.....\...\subsample.m

.....\.....\...\tansig_mod.m

.....\.....\...\test_dgt.m

.....\.....\...\train_cnn.m

.....\.....\...\ver 0.8.zip

.....\.....\license.txt

.....\ver 0.8

.....\.......\@cnn

.....\.......\....\adapt_dw.m

.....\.......\....\calcMCR.m

.....\.......\....\calchx.m

.....\.......\....\calcje.m

.....\.......\....\check_finit_dif.m

.....\.......\....\cnn.m

.....\.......\....\cnn_size.m

.....\.......\....\cutrain.m

.....\.......\....\init.m

.....\.......\....\sim.m

.....\.......\....\subsasgn.m

.....\.......\....\subsref.m

.....\.......\....\train.m

.....\.......\back_conv2.m

.....\.......\back_subsample.m

.....\.......\changelog.txt

.....\.......\cnet.mat

.....\.......\cnet_tool.m

.....\.......\cnn2singlestruct.m

.....\.......\cnn_gui.fig

.....\.......\cnn_gui.m

.....\.......\cucalcMCR.m

.....\.......\cutrain_cnn.m

.....\.......\fastFilter2.m

.....\.......\license.txt

.....\.......\preproc_data.m

.....\.......\preproc_image.m

.....\.......\rand_std.m

.....\.......\readMNIST.m

.....\.......\readMNIST_image.m

.....\.......\readme.txt

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

.....\.......\singlestruct2cnn.m

.....\.......\subsample.m

.....\.......\tansig_mod.m

.....\.......\test_dgt.m

.....\.......\train_cnn.m

.....\.......\ver 0.8.zip

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