深度学习项目实战视频课程-StyleTransfer(基于Tensorflow附代码讲义)(2017-11-18更新完毕)18课

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    发表于 2018-3-26 09:48:22 | 显示全部楼层 |阅读模式
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    课程介绍:

    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。

    课程目标:

    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。

    适用人群:

    深度学习,人工智能,机器学习爱好者

    课程目录:

    1 课程简介
      课程介绍
    2 Tensorflow安装
      课程大纲
    3 style-transfer基本原理
      学习资料
    4 风格生成网络结构原理
      学员评价
    5 风格生成网络细节
      Style-Transfer原理与课程风格概述
    6 风格转换效果展示
      安装深度学习框架Tensorflow
    7 风格转换参数配置
      风格转换基本原理讲解
    8 数据读取操作
      生成网络的整体架构与原理分析
    9 VGG体征提取网络结构
      风格生成网络的细节深入分析
    10 内容与风格特征提取
      实例演示风格转换效果
    11 生成网络结构定义
      风格转换网络模型所涉及的参数配置
    12 生成网络计算操作
      实现数据源的读取操作
    13 参数初始化
      定义特征提取网络的模型结构
    14 Content损失计算
      分别提取内容与风格的特征图
    15 Style损失计算
      定义生成网络的模块组成
    16 完成训练模块
      实现生成网络的计算操作模块
    17 模型保存与打印结果
      生成网络模型的参数初始化操作
    18 完成测试代码
      Content损失计算模块分析
      
    课程展示:

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    课程不错,谢谢楼主,一起自学吧不愧是专业的大数据学习论坛。
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    课程不错,谢谢楼主,一起自学吧不愧是专业的大数据学习论坛。
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