TA的每日心情 | 衰
4 天前 |
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签到天数: 1425 天 [LV.10]以坛为家III
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课程目标/ {8 H+ n2 L; c0 W, F) H. a
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
5 O8 J7 B) e% T1 J7 B3 _; A' U9 r( U+ ^! U+ x
适用人群0 t, L% G0 D" t- q
深度学习,人工智能,机器学习爱好者
n9 Q; F P2 X0 j) {2 U: j, Z8 c1 Y
课程简介: h0 X2 M2 D0 T8 Y2 O$ f5 e/ E
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。/ l5 y! }' W+ I; b/ U
/ l; _* g0 R' M* n* _
8 p! i! Q( e1 s9 s
1课程简介04:53
; Z" Y: I- O4 V+ ]4 h2Tensorflow安装03:31
% j/ W/ F' J6 y& s) S3style-transfer基本原理07:35
* P' y0 c, f; W$ F2 D7 V4风格生成网络结构原理07:06# z3 ]- d3 t d' q" T# z& e6 ` L
5风格生成网络细节11:52$ A. M$ m( z3 [% D, S. r: M" c
6风格转换效果展示05:37
* d. ]- O& ]& B9 X3 |7风格转换参数配置12:45
6 {) {5 g- y% [& d" [ I9 D+ c8数据读取操作09:57+ A1 {% U" C' o0 D: |1 `
9VGG体征提取网络结构10:16
- C/ n. ?- X1 N& I, S2 T10内容与风格特征提取09:20- ~3 @0 Z5 o2 X5 _1 q
11生成网络结构定义05:33
& x0 y! C- Q4 i) x! s9 ~; s12生成网络计算操作11:12$ ]8 p' W% l4 i; X( O- a) L
13参数初始化08:50( c/ |7 ?9 `# G+ Q# X. _$ ?
14Content损失计算05:52
+ G ?/ X1 C$ c: J. r& V15Style损失计算08:41
% f0 C" n! H3 J: w$ d16完成训练模块11:03* h' x5 N4 |1 c/ y5 @6 R- n
17模型保存与打印结果08:24
0 h$ J$ w* c5 l18完成测试代码12:011 B3 _* b6 X0 @, |) q$ R/ i* R8 ^
6 ?7 I+ l$ l$ n4 M* e; l1 N
6 r8 L" x3 P7 [: y$ ?5 x; s9 u/ s. P6 D' J# f7 F
7 e* k4 g- x7 i1 \ |
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发表于 2017-10-30 00:30:03
发表于 2017-10-30 05:35:56
