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

冰点也疯狂

课程目标
! A) e; m* ~& E5 e( S, K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
- t; s3 T' D* }" A$ g& w5 \: n0 p7 D* L
2 O) t6 J+ S  Q# U适用人群
深度学习,人工智能,机器学习爱好者

/ R; K0 N2 o, \1 E* h1 _$ k$ ~: B课程简介
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。
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  S$ X( p9 f+ ?课程目录
01 课程简介04:53
6 x* e4 S+ n$ _# b02 Tensorflow安装03:31
* N5 F* p" x' |8 Y" q03 style-transfer基本原理07:35
8 i4 m+ }0 J  ^$ c" l+ N0 b04 风格生成网络结构原理07:06
05 风格生成网络细节11:52
06 风格转换效果展示05:37
07 风格转换参数配置12:45
08 数据读取操作09:57
09 VGG体征提取网络结构10:16
: p) v& t4 l3 p; u1 K10 内容与风格特征提取09:20
' H; A  }6 Q+ X- t( m, ~/ x0 P+ v+ @11 生成网络结构定义05:33
$ Z" W& e) r/ h" O6 ^1 B6 N9 |12 生成网络计算操作11:12
13 参数初始化08:50
& D6 d6 Y) K; G4 ^- G* ~! v14 Content损失计算05:52
8 g, a  U7 ^: k5 p" p% C2 @& {+ ]15 Style损失计算08:41
! ~- F% I/ a5 K& a( v# a16 完成训练模块11:03
17 模型保存与打印结果08:24
) C$ m6 J0 }, n! k18 完成测试代码
  c1 |) H1 ^6 n8 M4 e: s# q

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很棒的教程～～