TA的每日心情 | 怒
8 小时前 |
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签到天数: 1075 天 [LV.10]以坛为家III
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课程目标
" s) Y' ?9 U2 [2 U! N. C I" d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 M1 u- ^% d( F4 j3 W/ [# H
$ I0 D, j! ^1 y3 r( z适用人群7 c% X- o3 N) m; h- l) A5 i, r8 g
深度学习,人工智能,机器学习爱好者
- d# `& Z8 `# }
% _6 r8 k' G- n8 N课程简介) w! m+ K% \4 v1 w: s+ e7 U; W
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 g. s2 V& Z g
3 M" ?! N( h& R5 |5 M
% V& M* G. u/ ^
1课程简介04:53/ d h7 R3 y1 l2 ?
2Tensorflow安装03:31
7 a1 a2 x' s- |3style-transfer基本原理07:35
! O$ h2 m4 p% H. O J( w5 D4风格生成网络结构原理07:06
. i& f& F$ h. }. ^; p5风格生成网络细节11:52
5 }+ W- @( a: @% n1 N! a+ H! B& V6风格转换效果展示05:37
' K6 F8 N) B8 D; C3 o* |7风格转换参数配置12:45
7 m7 J+ x6 h: D- A8数据读取操作09:570 o& O# `& X: h( _
9VGG体征提取网络结构10:16
2 w, B0 J' Q1 N0 K- j# l, B10内容与风格特征提取09:206 B. X" b( K- }* U! c& o- @
11生成网络结构定义05:33
6 R, d1 j5 ~3 b4 D12生成网络计算操作11:126 L# Y2 P! f6 |% D2 b
13参数初始化08:50
$ n( [! I) U @& i7 K. l14Content损失计算05:52) O5 d3 `9 ?: f! T
15Style损失计算08:413 D$ g& |/ G3 b3 S! d
16完成训练模块11:03
6 v0 L5 h2 \1 N* C8 b7 M17模型保存与打印结果08:24! ?1 P. s( a/ g0 P7 h# R
18完成测试代码12:01
1 Z5 @$ Q& j% I$ V" B8 L5 x# n- \& f: F) P5 o0 o- A
/ k7 S+ c: z; Z1 O5 I3 f2 K
! T9 [5 K9 t7 U& S: A
+ G7 f1 p# Z0 H7 b |
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发表于 2017-10-30 00:30:03
发表于 2017-10-30 05:35:56
