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课程目标* w+ O3 O6 b$ r
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
6 c- j( V$ t) @4 m+ B2 j- q4 v
适用人群1 {8 f' v0 h: r5 N$ i
深度学习,人工智能,机器学习爱好者- D$ l% T4 \/ F( k" E! v
( R& i d! D h" q" m! D6 X4 F$ m) x/ Z
课程简介2 s& k, x! m' v5 U# T
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 }. b, }; q) Z1 h9 A
, T9 w; ?. i X T2 C课程目录: r5 `# p+ }7 o5 X! D9 ?
01 课程简介04:53
3 D3 k! M2 u$ T7 }/ w02 Tensorflow安装03:31/ d& c1 i* w$ \) K) M& T, m
03 style-transfer基本原理07:35) r0 M: M) W: n5 @# I9 _% `3 `' B+ p
04 风格生成网络结构原理07:060 z8 ~* l( `0 Y+ a- z$ s( U
05 风格生成网络细节11:526 c/ d" b- G5 Y4 W/ |! \5 x! F
06 风格转换效果展示05:37
8 P8 z$ | Z0 b4 p/ u2 O' U3 `07 风格转换参数配置12:45
/ a( G2 \3 m& n$ F2 {/ F3 K08 数据读取操作09:57
" ?# E( ^! ]/ d% _09 VGG体征提取网络结构10:16
/ N/ s4 l1 Y4 \& | Y7 _+ R10 内容与风格特征提取09:209 K+ ^% _: r: T7 u0 g8 g% T
11 生成网络结构定义05:33% c. `+ V1 [: s' I" p$ d
12 生成网络计算操作11:12
8 ~6 r; K' n% c( Q6 ?0 r0 `% u13 参数初始化08:50
, [" P+ |- s! f0 V$ b+ @1 X! _% M5 D14 Content损失计算05:52
4 c' ~, f4 P7 A0 w# t. d, \- Q4 s15 Style损失计算08:41
- G$ c" R4 Y# k9 P- Q. D& I16 完成训练模块11:03
0 Z, U5 `1 C/ s17 模型保存与打印结果08:248 Z$ p; B4 L) x6 E
18 完成测试代码& L% R" _+ O" U" E: D5 H. u
( h- o4 l1 V4 T5 `: O, C) d |
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