TA的每日心情 | 擦汗
11 小时前 |
|---|
签到天数: 808 天 [LV.10]以坛为家III
管理员
 
- 积分
- 2558
|
课程目标
0 O% K q& w0 ] o) {- N快速掌握风格转换原理以及如何使用Tensorflow实现网络模型和测试效果5 ?3 r- o8 A2 ~7 g+ b7 Q
, a7 z0 P. c8 U" Q适用人群0 [: v5 e/ i2 }. p
深度学习,人工智能,机器学习爱好者
8 P* j7 R" T9 F0 c$ y# @. ^" n5 x, I4 z9 ]4 t
课程简介, ?0 s+ Z* i- W! N& U
Style-Transfer是深度学习的酷炫应用，课程从基本原理开始讲解，逐步分析如何构造网络模型以及面临的挑战和解决思路，详解如何使用卷积神经网络构造风格转移模型并基于最流行的Tensorflow框架从零开始分模块构造网络模型。
$ Q2 d) H7 T. ?, h' Y, E" M
' c8 |' |/ Y8 E3 ~# e, X* I* a9 O$ I$ o; A K- r
1课程简介04:53% ?2 n, H6 b H8 M( E
2Tensorflow安装03:31, E' F2 E# t: x6 c( y& X
3style-transfer基本原理07:35
) q/ M/ z7 i. O1 z0 a* l6 V4风格生成网络结构原理07:06
4 I$ C- q, E' ?. h; ~2 ^9 J" x5风格生成网络细节11:52" F$ t4 {- F5 f" p3 N; [
6风格转换效果展示05:37
8 \1 k: L' Z; h' ?+ L- A, t7风格转换参数配置12:45
$ I/ z1 @% `# Z0 t7 d5 C: g) x- ]8数据读取操作09:57# Z- ~' d9 @! |
9VGG体征提取网络结构10:16
9 V* [' ~8 z, ^5 k10内容与风格特征提取09:20
* n0 T4 X6 U4 C+ _11生成网络结构定义05:33
8 G6 h& D j+ |3 i, y9 v12生成网络计算操作11:12
" Y) } ?, t, _2 ~1 e13参数初始化08:50" a" m: I7 w7 C' P# |( M' T
14Content损失计算05:52
) i. d0 ?5 X% `6 Z15Style损失计算08:41
* M/ j' P# D6 j: q9 I16完成训练模块11:03
" L* a/ j% k9 j6 M' J Y4 j/ k17模型保存与打印结果08:24
$ ]! ~5 h2 [ L4 o p18完成测试代码12:01$ {1 A4 X5 B9 I6 J. `
2 P `; {' x2 e9 B! u+ i9 i) }# ~2 U' z$ e5 q' _2 B" q1 e3 w
) S* i2 e$ l+ E6 p! i
$ S" Z8 ]$ H! a" H' h2 b |
|
[复制链接]
发表于 2017-10-30 00:30:03
发表于 2017-10-30 05:35:56
