TA的每日心情 | 郁闷
13 小时前 |
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签到天数: 1002 天 [LV.10]以坛为家III
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课程目标
4 h/ w" C7 ^: {4 |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
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5 _3 A3 u9 [' W; ]: a适用人群
' N; G4 B) o: t/ o$ W深度学习,人工智能,机器学习爱好者& b. s7 k, _8 x* A, M
$ x+ S; {( `3 u: s; @+ H M课程简介% x& {8 w; N. y! o T( b* ~
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。
1 q; b& |+ P1 c% o# L# ^ p( v" `- J! v+ E8 j; N: ]
6 y, v1 [( X( t8 [1课程简介04:53
3 }" Q# {, H- D+ a: X' b* H2Tensorflow安装03:314 f y) `; T7 D {4 N5 f
3style-transfer基本原理07:35+ e0 J, O8 O" H# F/ X
4风格生成网络结构原理07:069 b' q) O b% v
5风格生成网络细节11:52& M; Y/ D* z8 }
6风格转换效果展示05:37
; Z1 A4 A; X) E( q. q& ^! c7风格转换参数配置12:45
: m% D. a* e" h3 \8数据读取操作09:57
( ~/ J* B- I! F3 X9VGG体征提取网络结构10:16; p, D P" O& ^* i1 S& |; e" w
10内容与风格特征提取09:20
+ O; j" O, ~2 @& B11生成网络结构定义05:33
& u9 w0 n/ O! K5 k4 A6 O12生成网络计算操作11:12; r+ G: d p* M8 a+ l
13参数初始化08:50 s3 V- z6 D- V; ]+ m
14Content损失计算05:520 f" f0 p$ B) d8 }: [
15Style损失计算08:41
- g/ T, C9 p, p' ?! s16完成训练模块11:03
5 d" R' X# s& S7 o: u' [! a17模型保存与打印结果08:24
' `$ \- X5 z) ~! g$ f: C( k9 ?: y18完成测试代码12:01
2 ^, O; g9 m) t; V5 q+ ^) N
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发表于 2017-10-30 00:30:03
发表于 2017-10-30 05:35:56
