基于卷积神经网络的图像去噪

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背影
卷积神经网络CNN的原理
卷积神经网络CNN的定义
卷积神经网络CNN的神经元
卷积神经网络CNN的激活函数
卷积神经网络CNN的传递函数
基于卷积神经网络的图像去噪
完整代码：基于卷积神经网络的图像去噪.rar资源-CSDN文库 https://download.csdn.net/download/abc991835105/88869565
基本结构
主要参数
MATALB代码
结果图
展望

背影

卷积神经网络是为进行图像处理发明的一种深度网络，本文用卷积神经网络进行图像去噪

卷积神经网络CNN的原理

卷积神经网络CNN的定义

卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNN）是一类包含卷积计算且具有深度结构的前馈神经网络（Feedforward Neural Networks），是深度学习（deep learning）的代表算法之一 。卷积神经网络具有表征学习（representation learning）能力，能够按其阶层结构对输入信息进行平移不变分类（shift-invariant classification），因此也被称为“平移不变人工神经网络（Shift-Invariant Artificial Neural Networks, SIANN）”