TA的每日心情 | 擦汗
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签到天数: 1106 天 [LV.10]以坛为家III
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课程目标
& p: m0 m. ?- p2 t" d% E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
4 H% C, P1 y$ c' }
' K9 Q' i" T8 R! L适用人群
: N [, n4 Y$ x* v深度学习,人工智能,机器学习爱好者
M3 N! Z1 ]' f1 K, p, \0 u0 \- ]3 L( T
课程简介
+ p: }9 m) O E+ Y- iStyle-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。2 @" d) m7 ?' L# \6 e
; J& d; f* H8 w
/ v Q2 M+ S3 G4 l. i3 f$ k/ k" T
1课程简介04:53
0 b: `0 I. u. N/ f1 ~2Tensorflow安装03:31
9 v3 g) ~" g4 ?5 Q3 C3style-transfer基本原理07:35
. q! {+ I9 C/ f4 g' D ~: r4风格生成网络结构原理07:06; G# c3 X9 i+ c/ q6 G4 l
5风格生成网络细节11:52
+ w# s$ D! D- w$ I$ Y2 u0 f d* C6风格转换效果展示05:37' d$ D7 @& T* h4 t; i- @) y2 R2 Q
7风格转换参数配置12:45
& m3 u: v$ p& C: t# G% ]" }8数据读取操作09:57- ^4 x6 d. h9 z: d$ c) s, v
9VGG体征提取网络结构10:16 a. G: T& R& Z5 D" q* {# U7 j
10内容与风格特征提取09:20
" p/ K& [: m0 a9 a% a5 t7 \, k J11生成网络结构定义05:33
; m8 }+ M$ v2 Q2 G& Q& b12生成网络计算操作11:12
7 F0 I) b- n/ T2 i) V) ~2 }6 ?" G13参数初始化08:502 @2 r! w, o, X5 p
14Content损失计算05:52; d" |* N1 g+ A2 ]3 i
15Style损失计算08:41
$ N, n/ b$ q. o16完成训练模块11:03: E& o4 Q/ Q( ~2 C5 b
17模型保存与打印结果08:24
3 G4 n: p( T4 z9 J18完成测试代码12:01; Z0 N5 q$ \$ z$ Q+ x$ D
: K0 a/ a' c) @! k" y9 I) f& m/ k+ Z. t1 _
$ B0 E. j V& w( d4 K2 t3 F" @3 I( w$ N1 S3 b
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发表于 2017-10-30 00:30:03
发表于 2017-10-30 05:35:56
