【资源介绍】：
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。
【资源目录】:
├──(1.2)–数据代码下载（点击参考资料）.pdf 420.23kb
├──[1.10]–VGG体征提取网络结构~1.mp4 88.42M
├──[1.11]–内容与风格特征提取~1.mp4 68.95M
├──[1.12]–生成网络结构定义~1.mp4 41.94M
├──[1.13]–生成网络计算操作~1.mp4 98.78M
├──[1.14]–参数初始化~1.mp4 76.88M
├──[1.15]–Content损失计算~1.mp4 52.59M
├──[1.16]–Style损失计算~1.mp4 84.36M
├──[1.17]–完成训练模块~1.mp4 109.35M
├──[1.18]–模型保存与打印结果~1.mp4 95.10M
├──[1.19]–完成测试代码~1.mp4 168.62M
├──[1.1]–课程简介~1.mp4 44.69M
├──[1.3]–style-transfer基本原理~1.mp4 75.60M
├──[1.4]–风格生成网络结构原理~1.mp4 62.27M
├──[1.5]–风格生成网络细节~1.mp4 91.56M
├──[1.6]–风格转换效果~1.mp4 82.87M
├──[1.7]–Tensorflow安装~1.mp4 30.39M
├──[1.8]–风格转换参数配置~1.mp4 136.43M
└──[1.9]–数据读取操作~1.mp4 84.89M
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