CNNdigitrecognize CNN卷积神经网络数字识别代码

CNN卷积神经网络数字识别代码，运行后有很友好的识别界面

function res = back_conv2（FMeKtype）
% back_conv2卷积。函数可以用在两种情况——下层反向传播网络（BP）误差和计算梯度 
% 语法
% res = back_conv2（FMeKtype）
% 描述
% 输入:
% FM -特性图
% e -错误地图
% K -共享权重（卷积内核）
% 类型的操作类型（gx -梯度计算错误——错误计算）
% 输出:
% res -计算的结果
switch（type）
    case ‘gx‘   %计算梯度
          res = fastFilter2（eFM‘valid‘）; 

    case ‘err‘ %反向传播误差
          res = conv2（eK‘full‘）;
end

end
    

 属性            大小     日期    时间   名称
----------- ---------  ---------- -----  ----
     目录           0  2016-03-29 10:36  CNN数字识别\
     文件     6051040  2015-12-30 09:44  CNN数字识别\CNN卷积神经网络数字识别.zip
     目录           0  2014-12-28 22:51  CNN数字识别\数字识别\
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     文件        5080  2014-12-28 22:48  CNN数字识别\数字识别\CNN—卷积神经网络数字识别\@cnn\calchx.m
     文件        5911  2014-12-28 22:48  CNN数字识别\数字识别\CNN—卷积神经网络数字识别\@cnn\calcje.m
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     目录           0  2014-12-28 16:45  CNN数字识别\数字识别\CNN—卷积神经网络数字识别\digit\test\
     文件         174  2013-03-25 20:24  CNN数字识别\数字识别\CNN—卷积神经网络数字识别\digit\test\441.bmp
     文件         174  2013-03-25 20:24  CNN数字识别\数字识别\CNN—卷积神经网络数字识别\digit\test\442.bmp
............此处省略550个文件信息