# 卷积神经网络图片迁移方法
深度学习中卷积神经网络图片迁移技术初探
本文主要探讨了深度学习领域中的卷积神经网络图片迁移技术，讨论了其原理、应用场景及相关算法。图片迁移是指将一张图片的风格或特征迁移
卷积神经网络图像分类
基于keras，后端为theano的卷积神经网络分类，代码是二分类，主要对猫狗进行识别分类
卷积神经网络与迁移学习
该文档,内容简单,且浅显易懂。非常实用。并刻在我的csdn下找到相应的谷歌的深度学习框架。
多通道卷积神经网络图像识别方法
这是一篇关于深度学习应用于图像处理的高质量文献，其中的方法比较新颖。
基于卷积神经网络的风格迁移.zip
基于卷积神经网络的风格迁移算法,模型使用VGG-19,实验环境:Tensorflow2.0,python3.6,支持GPU加速
卷积神经网络图像识别python代码
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卷积神经网络图像分类应用研究
卷积神经网络图像分类应用研究
CNN卷积神经网络图像识别matlab
这个代码是基于Matlab的CNN卷积神经网络开发的图像识别代码，里面有完整的代码程序和数据，大家可以下载下来研究。
卷积神经网络
介绍了卷积神经网络原理，包括卷积神经网络的基本结构和基本模型。信号卷积、线性滤波等
卷积神经网络
第一章回顾了理解卷积神经网络的动机； 第二章阐述了几种多层神经网络 ，并介绍当前计算机视觉领域应用中最成功的卷积结 构；