卷积神经网络(CNN)识别手写体数字和英文字母及MATLAB程序视频
  1. 分销优惠办法及先看重点和预言先告必看

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      分销优惠办法及自己拍到优惠宝贝
      11分钟
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      先看9个关键重点问题说明
      26分钟
    3. 录播
      预言先告必看
      4分钟
  2. 第一章 卷积神经网络(CNN)算法的影响力及其研究领域简介

    1. 录播
      网络搜索分析卷积神经网络的应用及获得结论
      19分钟
  3. 第二章 神经网络基本概念

    1. 录播
      神经网络概述及特性与局限性介绍
      19分钟
  4. 第三章 BP神经网络及其应用到分类识别4种乐器信号

    1. 录播
      识别结果与分类误差图及识别正确率计算程序
      25分钟
  5. 第四章 图像卷积运算及卷积神经网络全面详解

    1. 录播
      特征面组成卷积层及特征面工作过程等问题
      20分钟
  6. 第六章 网络流行MATLAB程序再次分析手写数字识别的卷积神经网络

    1. 录播
      load文件mnist_unit8.mat的结构及实际含义
      15分钟
    2. 录播
      程序通用性改进及论文写作研究图表所需材料
      14分钟

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老师介绍

  • 郑一

    郑一

    大学三级数学教授,现已退休。主要研究方向:信号与图像处理,科技算法应用与程序开发(小波分析、经验模态分解、卡尔曼滤波、神经网络、非局部均值滤波,傅里叶变换、最小二乘法,等)。
简  介 卷积神经网络包含7章55个视频。



内容简介】《卷积神经网络与应用和MATLAB程序详解视频》共7章56节视频,总学时1394分钟,合23.3小时。主要内容包括:神经网络基本概念,BP神经网络及其分类识别4种音乐信号,图像卷积运算及卷积神经网络全面详解,基于卷积神经网络识别手写体数字算法及其MATLAB程序分析,网络流行的卷积神经网络算法的MATLAB程序再次分析识别手写体数字,并且用CNN识别手写体数字程序来识别英文26个大写字母。全部提供MATLAB代码程序和PPT课件。提供辅导答疑。

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第一章  卷积神经网络(CNN)算法的影响力及其研究领域简介

0.1_科研技术工程8个算法及9个问题全面说明兼顾开讲说明(38分钟)

0.2_店主预言先告必看(4分钟)

1、CNN1_卷积神经网络CNN讲什么干什么研发新算法简介及参考文献(18??分钟,网络上免费“试看”)

2、CNN2_网络搜索分析卷积神经网络的影响与应用及获得结论(18分钟,网络上免费试看)

3、CNN3_卷积神经网络发展和基本结构及特点和应用领域(20分钟,网络上免费试看)

第二章  神经网络基本概念

4、CNN4_1神经网络概述及特性与局限性介绍(19分钟,网络上免费“试看”)

5、CNN4_2神经元结构及工作过程与激活函数作用及4个类型(26分钟)

6、CNN4_3网络互连模式和训练方式及权值调整2个方法与泛化性能(38分钟)

第三章  BP神经网络及其应用到分类识别4种乐器信号

7、CNN5_BP神经网络结构及其训练步骤与应用算法流程分析(33分钟)

8、CNN6_1乐器4种信号认识及其随机处理信号数据与归一化方法(28分钟,有程序)

9、CNN6_2BP网络初始化与训练程序及测试输入与分类结果(27分钟,有程序)

10、CNN6_3识别结果显示与分类误差图及识别正确率计算程序(25分钟,有程序,网络上免费试看)

11、CNN7_1BP神经网络基本思想及其拓扑结构与数学模型记号(20分钟)

12、CNN7_2BP神经网络在预测误差最小目标下的理论证明与分析(23分钟)

13、CNN7_3BP神经网络的完整训练步骤再分析与思考5题(23分钟)

第四章  图像卷积运算及卷积神经网络全面详解

14、CNN8_图像卷积运算定义与矩阵运算步骤及MATLAB程序效果分析(24分钟,有程序)

15、CNN9_卷积神经网络之神经元与多层感知器及其CNN整体结构分析(46分钟)

16、CNN10_特征面组成卷积层及特征面工作过程等问题(19分钟,网络上免费试看)

17、CNN11_权值共享规则及特征面大小与训练参数多少的计算等公式(29分钟)

18、CNN12_池化层形成及作用和池化方法与重叠池化等问题(22分钟)

19、CNN13_全连接层及输出层及实现分类器功能等问题(21分钟)

20、CNN14_特征面组成及其选择数目与影响等问题(9分钟)

21、CNN15_输出层构成及其维数数目与分类器等问题(15分钟)

第五章  基于卷积神经网络识别手写数字分类算法及其MATLAB程序分析

22、CNN16_利用卷积神经网络识别手写体数字及其程序GUI演示(19分钟,有程序)

23、CNN17_利用程序GUI计算卷积神经网络识别手写体数字的错误率等指标(33分钟,有程序)

24、CNN18_利用GUI改写成方便调试的MATLAB程序(20分钟,有程序)

25、CNN19_手写数字图形及其数字化文件及其readMNIST函数解读分析(30分钟,有程序)

26、CNN20_CNN框架构建及can函数及其多个变量含义解读分析(41分钟,有程序)

27、CNN21_卷积神经网络初始化及其init函数解读分析(29分钟,有程序)

28、CNN22_网络用数据归一化处理及函数preproc_data解读分析(21分钟,有程序)

29、CNN23_网络训练函数train中几个子函数calcMCR和sim解读分析(38分钟,有程序)

30、CNN24_训练函数train中误差反向传播处理及子函数calcje和adapt_dw解读(48分钟,有程序)

31、CNN25_CNN进行手写数字识别和数据分类及其程序详解(35分钟,有程序)

32、CNN26_1原程序代码改进及新建指标分析与通用程序编写(27分钟,有程序)

33、CNN26_2自编测试程序及其结果与几个实验方案的结果分析(26分钟,有程序)

34、CNN26-3代5图400与代5图1000实验方案及其结果分析(33分钟,有程序)

35、CNN26-4调试过程及思考6题与该段视频内容总结(22分钟,有程序)

36、CNN27_Hessian approximation与Levenberg-Marquardt等问题(17分钟,有程序)

第六章  网络流行的MATLAB程序再次分析手写数字识别的卷积神经网络

37、CNN28_二次利用CNN识别手写体数字及其程序演示与学习目的(23分钟,有程序)

38、CNN29_load文件mnist_unit8.mat的结构及其实际含义分析(15分钟,有程序,网络上免费试看)

39、CNN30_CNN框架构建及其多个变量含义解读分析(16分钟,有程序)

40、CNN31_设置权值偏置函数cansetup及其变量含义解读分析(30分钟,有程序)

41、CNN32_网络训练函数cnntrain及其变量含义解读分析(35分钟,有程序)

42、CNN33_信号前向传播函数cnnff及创新改进问题分析(44分钟,有程序)

43、CNN34_待录(23分钟,有程序)

44、CNN35_1更新权值偏置函数cnnapplygrads程序(11分钟,有程序)

45、CNN35_2测试函数cnntest程序分析与可改问题(17分钟,有程序)

46、CNN36_1程序通用性改进及论文写作研究图表所需材料(14分钟,有2程序,网络上免费试看)

47、CNN36_2CNN实际测试2方案结果分析与思考6问题及总结(36分钟,有2程序)

48、CNN37_1数据结构及其实际意义与批次及代数的程序改进(16分钟,有程序)

49、CNN37_2损失函数3个及总用时和准确率与正误对比图的程序改进(29分钟,有程序)

50、CNN38_1数字识别模型可以改进的26处扩展问题分析(18分钟,有程序)

51、CNN38_2程序可以修改的13处语句及其影响关系详解(28分钟,有程序)

第七章  用CNN识别手写数字程序来识别英文26个大写字母的实例研究过程

52、CNN39_利用网络下载的程序CNN识别英文字母的结果分析(17分钟,有程序)

53、CNN40_识别英文26个手写字母数据库来源及其识别方案(29分钟)

54、CNN41_英文大写字母26个图片调入及其处理成CNN能用矩阵(36分钟,有程序)

55、CNN42_利用CNN识别数字的程序来识别英文26个手写字母结果分析(38分钟,有程序)

 

五、下载文件

附件1_必先看_卷积神经网络与应用及MATLAB程序视频学习指导及文件编号等问题.doc

附件2_ CNN与MATLAB视频_PPT课件.rar

附件3_自用_程序m及数据全部文件_郑.rar

附件4_自用_最新卷积神经网络硕士论文

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* 课程提供者:正一教育视频学校

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