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

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Transfer(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。

课程目录

1课程简介[免费观看]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

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