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

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

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5分 共18课时,共2小时34分钟
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  1. 课程介绍
  2. 课程大纲
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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1课程简介 [免费试看]
04:53
2Tensorflow安装
03:31
3style-transfer基本原理
07:35
4风格生成网络结构原理
07:06
5风格生成网络细节
11:52
6风格转换效果展示
05:37
7风格转换参数配置
12:45
8数据读取操作
09:57
9VGG体征提取网络结构
10:16
10内容与风格特征提取
09:20
11生成网络结构定义
05:33
12生成网络计算操作
11:12
13参数初始化
08:50
14Content损失计算
05:52
15Style损失计算
08:41
16完成训练模块
11:03
17模型保存与打印结果
08:24
18完成测试代码
12:01
讲师介绍
唐宇迪
讲师评分4.9分
同济大学硕士,华东理工大学博士,精通机器学习算法,主攻计算机视觉方向,著有《跟着迪哥学Python数据分析与机器学习实战》,线上选课学员30W+,累计开发课程50余门覆盖人工智能热门方向。联通,移动,中信等公司特邀企业培训导师,全国高校教师培训讲师,开展线下与直播培训百余场,具有丰富的授课经验。课程风格通俗易懂,擅长有最接地气的方式讲解复杂的算法问题。
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