TA的每日心情 | 奋斗
昨天 08:59 |
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签到天数: 952 天 [LV.10]以坛为家III
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课程目标
3 N" ~ z. z. Y) k& X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2 {2 H! _' n3 _; P/ i z! j$ `# c
$ d0 l" B) l$ Z0 s7 A! M2 F
适用人群
+ i6 p% g: N' n4 Y深度学习,人工智能,机器学习爱好者
& N: e( t( d. v) i: j. E: g7 w1 [, J& Z1 H! ?
课程简介
V: D+ M6 }8 T/ F* q) N+ XStyle-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。" x6 a N( b) t3 R6 I: C7 E
) R+ U2 \% i9 c u* ]3 x# c0 Q; }
/ G8 U+ l( H" d, t# A
1课程简介04:534 i( L& ?: s V" [, ?' z" ^
2Tensorflow安装03:31
4 O4 a, r9 y% q P2 o0 Z4 ]0 A3style-transfer基本原理07:35
$ `) o E! R" P7 Q* a# ]4风格生成网络结构原理07:06+ ]: n- y+ e% O/ \! N z3 h
5风格生成网络细节11:52' h; T6 `# c) c, g
6风格转换效果展示05:37
* b& o0 U3 c2 ]" s/ `' @0 W' N8 I7风格转换参数配置12:45
7 a; v) H! \0 Y8数据读取操作09:57
5 c+ ?$ i5 ?2 O! ^9VGG体征提取网络结构10:164 y6 t: g' N' y* \. w r
10内容与风格特征提取09:20
! K' D5 S& @- K) ^* z11生成网络结构定义05:33
4 W7 k7 L# B) w12生成网络计算操作11:12
7 u$ J4 |& i, h2 X( n13参数初始化08:50
9 v% j6 X' T" `8 K d14Content损失计算05:52
: B, q& |6 h. K3 j: z15Style损失计算08:418 v7 h0 B a1 D9 B; J) E1 w! \
16完成训练模块11:03$ P5 S0 l8 C& C$ h9 f. G' T
17模型保存与打印结果08:24
7 h, A0 N8 Z- _2 S& K% @/ w18完成测试代码12:018 @- o& [7 e$ c5 l# o2 W6 u
B A1 e8 n* M: d' a
2 s; k6 {5 {: z, b$ Y$ W
& M# F. U3 P8 L: I# h2 }$ b$ o. q3 ?
; x# H0 ]7 h: i( m
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发表于 2017-10-30 00:30:03
发表于 2017-10-30 05:35:56
