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。
适用人群：
深度学习,人工智能方向爱好者。
课程截图：
〖课程目录〗:
- | └──11、深度学习项目实战视频课程-StyleTransfer(基于Tensorflow)（2017-11-18更新完毕）
- | | ├──唐宇迪-StyleTransfer
- | | | ├──style-transfer代码.zip 84.03M
- | | | ├──数据下载地址.txt 0.22kb
- | | | └──文件放哪.png 12.82kb
- | | ├──001、课程简介.mp4 21.06M
- | | ├──002、Tensorflow安装.mp4 10.64M
- | | ├──003、style-transfer基本原理.mp4 24.00M
- | | ├──004、风格生成网络结构原理.mp4 13.91M
- | | ├──005、风格生成网络细节.mp4 21.55M
- | | ├──006、风格转换效果展示.mp4 27.84M
- | | ├──007、风格转换参数配置.mp4 56.89M
- | | ├──008、数据读取操作.mp4 37.44M
- | | ├──009、VGG体征提取网络结构.mp4 42.28M
- | | ├──010、内容与风格特征提取.mp4 37.95M
- | | ├──011、生成网络结构定义.mp4 9.62M
- | | ├──012、生成网络计算操作.mp4 44.17M
- | | ├──013、参数初始化.mp4 37.05M
- | | ├──014、Content损失计算.mp4 17.47M
- | | ├──015、Style损失计算.mp4 32.20M
- | | ├──016、完成训练模块.mp4 38.38M
- | | ├──017、模型保存与打印结果.mp4 32.48M
- | | └──018、完成测试代码.mp4 56.79M
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