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

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

2 Tensorflow安装

3 style-transfer基本原理

4 风格生成网络结构原理

5 风格生成网络细节

6 风格转换效果展示

7 风格转换参数配置

8 数据读取操作

9 VGG体征提取网络结构

10 内容与风格特征提取

11 生成网络结构定义

12 生成网络计算操作

13 参数初始化

14 Content损失计算

15 Style损失计算

16 完成训练模块

17 模型保存与打印结果

18 完成测试代码