La localización de múltiples fuentes (MSL) ha recibido considerable atención en escenarios de áreas comerciales, industriales y de defensa. En este documento, se propone un enfoque novedoso basado en aprendizaje profundo con observaciones de la fuerza de la señal recibida (RSS) para la localización de múltiples fuentes de co-canal. El método propuesto, llamado MSLocNet, formula el problema MSL como un problema de regresión de mapa de calor de Bernoulli, resuelto por una red completamente convolucional (FCN). El MSLocNet propuesto permite la localización simultánea de un número variable de fuentes y muestra un mejor rendimiento de localización. Se realizan simulaciones en entornos complejos con desvanecimiento de sombra para validar la precisión de localización mejorada del método propuesto sobre otros esquemas de referencia. Además, se realizan experimentos en un entorno real para verificar la viabilidad del método propuesto.