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

深度学习项目实战视频课程-StyleTransfer(基于Tensorflow)
2017年10月新课
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。
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 12:01