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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
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
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发表于 2019-3-21 15:20
