TA的每日心情 | 无聊
昨天 16:26 |
|---|
签到天数: 1163 天 [LV.10]以坛为家III
管理员
 
- 积分
- 4550
|
课程目标
% w8 ?( Z; m `2 u s* ~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 U; u9 R; B; M2 Q- K( d
" E4 B4 Y4 O$ v! ?适用人群
) R% C" \/ M7 G. ]2 r& X& u深度学习,人工智能,机器学习爱好者# G8 z2 ^/ W/ v& }& t7 B
0 }. ?2 Q: f, F8 ]. _ y8 y, |+ h课程简介
: ]9 m( z0 x! G6 e, ?8 [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。% X( w' S& Y8 |3 F \: O
3 d# u2 o8 ^- j2 o: E
0 A) q2 ~- x6 C8 y" O4 h% [1课程简介04:535 H" ?+ a- S+ W! [
2Tensorflow安装03:31. J) ?" C+ Q* |1 A# ?" i+ ]
3style-transfer基本原理07:35
6 O: f" ?4 {7 ~% ^- o. j4风格生成网络结构原理07:06
& O. W* A8 k# C, ^$ \5风格生成网络细节11:52
+ n6 _- x6 V. R6风格转换效果展示05:37
5 ^. u! b7 m- F* p" ]9 y7风格转换参数配置12:458 y6 R0 F) ]$ d7 Y n! {
8数据读取操作09:57# a9 u! I" e7 G" E, q: P
9VGG体征提取网络结构10:16
6 p: y9 w/ x; D# m @+ U4 W10内容与风格特征提取09:20 ]3 k( G) P! D8 c/ }" s
11生成网络结构定义05:33
5 s* E5 p5 K; A, V3 p+ J9 Y; Q+ \12生成网络计算操作11:12
) k' w) h6 C% W( c; V( R; }3 K; M13参数初始化08:50
1 j% c( r1 k; C1 S% p14Content损失计算05:52
. C* }0 \' }9 v U15Style损失计算08:413 X5 }$ A4 U6 R3 Y) N
16完成训练模块11:03
" \$ j" k3 j: |/ y5 I17模型保存与打印结果08:24, [2 h8 t$ k6 ?
18完成测试代码12:01 Z- {8 U0 s, n0 Y$ U2 f
7 G7 Y+ \) u$ e) `
1 r. u! T: m$ k; h
8 t$ c. J$ B( z
8 T: }) c9 j" [2 A6 u |
|
[复制链接]
发表于 2017-10-30 00:30:03
发表于 2017-10-30 05:35:56
