在这篇博文中我们对tiny_cnn卷积神经网络模型中的最后一个网络结构方面的类——layers做简要分析。　　首先，layers通俗的讲可以被称为是层结构的vector，即层结构容器。由于卷积神经网络是一个多层的网络模型，因此有必要将网络中各个层进行统一管理，这便引出了本篇博文中所要介绍的layers类。layers类是一个vector类型的变量，其中压入的元素就是网络中的各个层模型，这里给出

　　1、主题　　我们已经注意到Pycharm的主编辑框是基于窗口选项卡机制显示的，Pycharm选项卡多种多样，这里我们将详细介绍这种选项卡机制。　　2、激活的选项卡　　每当我们打开一个Python文件时open a file for editing，它都会对应打开一个选项卡窗口，当前处于操作状态的选项卡成为激活选项卡。　　3、选项卡行为属性　　在主菜单中找到选项卡列表（Window → Edit

如果觉得这篇文章对您有所启发，欢迎关注我的公众号，我会尽可能积极和大家交流，谢谢。 　　11、使用自动编码去噪的性别信息模型的情感识别（Modeling gender information for emotion recognition using Denoising autoencoder）（英文，会议论文，2014年，IEEE检索）　　自动去噪编码器在语音识别领域的应用，先进行性别识别，再进

如果觉得这篇文章对您有所启发，欢迎关注我的公众号，我会尽可能积极和大家交流，谢谢。           这两天一直在看深度学习的东西，看的头晕脑胀，不过晕乎归晕乎，感觉对模式识别中的特征提取有了更深一点的小理解，暂时记载下来。　　突然觉得，模式识别的所有问题都绕不过两个关键门槛，第一是分类器，第二便是特征提取。而且几乎所有模式识别方面的研究都是在优化这两个问题，要么是造一个更牛的分类器，要么是找出

上一篇教程中我们介绍了如何使用OpenCv封装的FaceRecognizer类实现简单的人脸性别识别，这里我们为大家提供另外一种基本的性别识别手段——支持向量机（SVM）。　　支持向量机在解决二分类问题方面有着强大的威力（当然也可以解决多分类问题），性别识别是典型的二分类模式识别问题，因此很适合用SVM进行处理，同时OpenCv又对SVM进行了很好的封装，调用非常方便，因此我们在这个性别识

大四暑假的时候，帮老师指导了一个本科大学生创新实验，主要目标是通过图像处理相关技术对人脸美丽度进行分类。其中一个很重要的环节就是人脸的性别识别，这里将这个部分单独拿出来，借住OpenCv这个开源的图像处理库，在MFC框架下编写了一个人脸性别识别的程序，本套教程将详细介绍编写过程。　　需要提前说的一点是这个程序是在大四的时候编写的，当时自己还没有正式的进行图像处理方面的研究，编程经验也不够丰

1、主题　　介绍如果通过Pycharm使用本地Git集。　　2、准备工作　　　　（1）PyCharm版本为2.7或更高　　（2）已经创建一个工程　　（3）Git插件可用，对应可执行文件在 Git page页面正确配置　　3、创建一个Git集　　按下Alt+`显示常用的VCS命令（也可以通过主菜单VCS→VCS Operations Popup

最近研究了几天深度学习的Matlab工具箱代码，发现作者给出的源码中注释实在是少得可怜，为了方便大家阅读，特对代码进行了注释，与大家分享。　　在阅读Matlab工具箱代码之前，建议大家阅读几篇CNN方面的两篇经典材料，对卷积神经网络Matlab工具箱代码的理解有很大帮助，稍后我会将这两篇文献上传到网上与大家分享。急需的也可以留言注明，我会及时发送至邮箱的。　　（1）《Notes o

%%=========================================================================%函数名称：cnnbp（）%输入参数：net，呆训练的神经网络；y，训练样本的标签，即期望输出%输出参数：net，经过BP算法训练得到的神经网络%主要功能：通过BP算法训练神经网络参数%实现步骤：1）将输出的残差扩展成与最后一层的特征map

%%=========================================================================%函数名称：cnnff（）%输入参数：net，神经网络；x，训练数据矩阵；%输出参数：net，训练完成的卷积神经网络%主要功能：使用当前的神经网络对输入的向量进行预测%算法流程：1）将样本打乱，随机选择进行训练；%2）讲