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深度学习项目实战视频课程-StyleTransfer(基于Tensorflow)

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  • TA的每日心情
    擦汗
    11 小时前
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    [LV.10]以坛为家III

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    发表于 2017-10-30 00:30:03 | 显示全部楼层 |阅读模式
    课程目标
    0 O% K  q& w0 ]  o) {- N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 ?3 r- o8 A2 ~7 g+ b7 Q

    , a7 z0 P. c8 U" Q适用人群0 [: v5 e/ i2 }. p
    深度学习,人工智能,机器学习爱好者
    8 P* j7 R" T9 F0 c$ y# @. ^" n5 x, I4 z9 ]4 t
    课程简介, ?0 s+ Z* i- W! N& U
    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。
    $ Q2 d) H7 T. ?, h' Y, E" M
    ' c8 |' |/ Y8 E3 ~# e, X* I* a9 O$ I$ o; A  K- r
    1课程简介04:53% ?2 n, H6 b  H8 M( E
    2Tensorflow安装03:31, E' F2 E# t: x6 c( y& X
    3style-transfer基本原理07:35
    ) q/ M/ z7 i. O1 z0 a* l6 V4风格生成网络结构原理07:06
    4 I$ C- q, E' ?. h; ~2 ^9 J" x5风格生成网络细节11:52" F$ t4 {- F5 f" p3 N; [
    6风格转换效果展示05:37
    8 \1 k: L' Z; h' ?+ L- A, t7风格转换参数配置12:45
    $ I/ z1 @% `# Z0 t7 d5 C: g) x- ]8数据读取操作09:57# Z- ~' d9 @! |
    9VGG体征提取网络结构10:16
    9 V* [' ~8 z, ^5 k10内容与风格特征提取09:20
    * n0 T4 X6 U4 C+ _11生成网络结构定义05:33
    8 G6 h& D  j+ |3 i, y9 v12生成网络计算操作11:12
    " Y) }  ?, t, _2 ~1 e13参数初始化08:50" a" m: I7 w7 C' P# |( M' T
    14Content损失计算05:52
    ) i. d0 ?5 X% `6 Z15Style损失计算08:41
    * M/ j' P# D6 j: q9 I16完成训练模块11:03
    " L* a/ j% k9 j6 M' J  Y4 j/ k17模型保存与打印结果08:24
    $ ]! ~5 h2 [  L4 o  p18完成测试代码12:01$ {1 A4 X5 B9 I6 J. `

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    ) S* i2 e$ l+ E6 p! i
    $ S" Z8 ]$ H! a" H' h2 b
  • TA的每日心情
    开心
    4 小时前
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    发表于 2017-10-30 05:35:56 | 显示全部楼层
    好东西,顶顶
  • TA的每日心情
    擦汗
    21 小时前
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    发表于 2017-10-30 07:12:51 | 显示全部楼层
    Thanks♪(・ω・)ノ
  • TA的每日心情
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    10 小时前
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    发表于 2017-10-30 07:46:20 | 显示全部楼层
    thanks!!!!
  • TA的每日心情
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    发表于 2017-10-30 08:44:56 | 显示全部楼层
    看看,哈哈哈哈哈哈
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    发表于 2017-10-30 09:32:44 | 显示全部楼层
    深度学习项目实战视频课程
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    发表于 2017-10-30 10:01:40 | 显示全部楼层
    深度学习项目实战视频课程-StyleTransfer(基于Tensorflow)
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    发表于 2017-10-30 11:43:15 | 显示全部楼层
    深度学习项目实战视频课程-StyleTransfer(基于Tensorflow)
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    发表于 2017-10-30 11:54:16 | 显示全部楼层
    楼主辛苦了
  • TA的每日心情
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    9 小时前
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    发表于 2017-10-30 12:13:11 | 显示全部楼层
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