TA的每日心情 | 擦汗
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签到天数: 1048 天 [LV.10]以坛为家III
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课程目标) V3 {0 x g0 Y6 R+ v
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# [1 d; @& C# W8 y% Q( L. S
( ^" H& k1 q: r
适用人群& Q T# x5 f* c3 j7 F' ~
深度学习,人工智能,机器学习爱好者* X' k1 n3 l6 l$ c
% S" y3 G. {0 K. b课程简介
) p4 p3 w. z2 L: p- EStyle-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。
8 d, `$ V; a5 F8 r% m. x, w6 e, y6 d
+ C9 f+ |& K' L# c1课程简介04:531 A7 V$ P% I# \: i7 I
2Tensorflow安装03:31$ j: V' B( A8 w& r5 y+ O. X
3style-transfer基本原理07:35" S6 j5 g1 \0 T/ S
4风格生成网络结构原理07:06. l Z5 x3 i, ~4 e* D2 \3 w
5风格生成网络细节11:520 j- }4 ?* J+ f* @2 l" p0 O
6风格转换效果展示05:37
" Y+ \7 ?' c0 F& X$ ]7风格转换参数配置12:453 c( L6 ?1 k0 k; f% k- n
8数据读取操作09:57" n1 m; A' [7 C% P
9VGG体征提取网络结构10:160 \" ]: B9 D+ T
10内容与风格特征提取09:20/ \5 y1 Y6 _6 r; k _) `9 `( S
11生成网络结构定义05:33 Q- k# L! K4 D% ^4 `1 H
12生成网络计算操作11:12
* O& s# o0 G4 G0 C$ H2 @13参数初始化08:50
5 d; Y( K* x9 |) t! a14Content损失计算05:525 V0 A3 C' o* I3 O) |
15Style损失计算08:41
% { x- U7 B7 O, B( b# V) R& k16完成训练模块11:038 |1 r9 W* Y9 F) h' N3 R
17模型保存与打印结果08:24
! G8 l( C4 t) Q$ \: F+ ]; e18完成测试代码12:01( C$ o0 M, ~# t# o
V# J+ c( g# V; F
3 E( c* L; @* f) T: i" L7 U: I; F) t7 O# y. `- ^5 ~! B# }+ {
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发表于 2017-10-30 00:30:03
发表于 2017-10-30 05:35:56
