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。
深度学习,人工智能方向爱好者。
课程目录:
001、课程简介.mp4
002、Tensorflow安装.mp4
003、style-transfer基本原理.mp4
004、风格生成网络结构原理.mp4
005、风格生成网络细节.mp4
006、风格转换效果展示.mp4
007、风格转换参数配置.mp4
008、数据读取操作.mp4
009、VGG体征提取网络结构.mp4
010、内容与风格特征提取.mp4
011、生成网络结构定义.mp4
012、生成网络计算操作.mp4
013、参数初始化.mp4
014、Content损失计算.mp4
015、Style损失计算.mp4
016、完成训练模块.mp4
017、模型保存与打印结果.mp4
018、完成测试代码.mp4
唐宇迪-StyleTransfer
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