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深度学习项目实战视频课程-StyleTransfer(基于Tensorflow附代码讲义),全套视频教程学习资料通过百度云网盘下载

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发布时间:2019年08月22日 23:13

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资源详情

                      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

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  • fannheyward 来自于 微博 2017年03月29日 15:30

    deep-photo-styletransfer: Code and data for paper "Deep Photo Style Transfer"

  • ATYUN官方微博 来自于 微博 2017年08月14日 09:00

    【Deep Photo Styletransfer的一种纯Tensorflow实现,教你如何转换图片风格】通过深度学习,一秒钟让你的照片高大上,这是康奈尔大学和 Adobe 的工程师合作的一个新项目,通过卷积神经网络把图片进行风格迁移。项目已开源,名字叫「Deep Photo Style Transfer」。

  • 大数据_深度学习 来自于 微博 2018年05月25日 07:28

    卷积神经网络图像风格转移 Image StyleTransfer Using Convolutional Neural Networks Image StyleTransfer Using Convolutional Neural Networks用不同的风格渲染图像的语义内容是一种比较难的图像处理任务。可以说,之前方法的一个主要局限因素是缺乏明确表示语义信息的图像表示,用于将图像内容从风格中分离。这里用卷积神经网络的图像表示用于物体识别的优化,可以使图像信息更明显。我们介绍了一种艺术风格... ...news整理来自 公众号ID: datayx 【人工智能大数据与深度学习】

  • 秦陇纪2010数据简化DataSimp 来自于 微博 2018年09月15日 18:47

    数据简化DataSimp导读:《2018年最出色的30个机器学习项目》是美国IT媒体Medium原标题30 Amazing Machine Learning Projects forthe Past Year (v.2018)汉译文,来自Mybridge介绍了2017年最惊艳的30个机器学习项目。这些ML项目有:第1名FastText,第2名Deep-photo-styletransfer,第3名face_recognition,第4名Magenta,第5名Sonnet,第6名deeplearn.js,第7名fast-style-transfer,第8名Pysc2,第9名AirSim,第10名Facets等。欢迎下载PDF资料,附数据简化DataSimp社区简介。『2018年最出色30个机器学习项目 (公号回复“机器学习2018”下载PDF资料)』

  • JOYAAS 来自于 微博 2018年09月23日 23:39

    GitHub在过去的一年里,我们比较了近8800个开源的机器学习项目,并从中评选出了前30名(0.3%的机会入选)。这是一个极具竞争力的榜单,它仔细挑选了2017年1月到12月之间发布的最好的开源机器学习库、数据集和应用程序。Mybridge AI将项目的受欢迎程度、参与度和时效性等指标纳入评估标准来判断项目的质量。这些项目在Github上收藏量(获得的星数)的平均值是3558,这个数字足以让你对这些项目的质量有个大致了解。开放源码项目对数据科学家很有用。而你也可以通过阅读源代码这一方式来学习,并在这些现有项目的基础上构建一些新的内容。给自己足够的时间去尝试一下这些去年你可能错过的激动人心的机器学习项目吧。第1名:FastText用于快速文本显示和分类的库,Github收藏量11786星。项目隶属于Facebook研究院。第2名:Deep-photo-styletransfer论文“深度照片风格转换”的代码和数据,Github收藏量9747星。项目隶属于Fujun Luan,康奈尔大学博士。第3名:face_recognition世界上最简单的用于Python和命令行的面部识别API,Github收藏量8672星。项目隶属于Adam Geitgey。第4名:Magenta利用机器智能进行音乐和艺术创作的项目,Github收藏量8113星。第5名:Sonnet基于Google TensorFlow 的神经网络库,Github收藏量5731星。项目隶属于来自Deepmind的Malcolm Reynolds。第6名:deeplearn.js用于网络的硬件加速机器智能库,Github收藏量5462星。项目隶属于来自Google Brain的Nikhil Thorat。第7名:fast-style-transfer基于TensorFlow的图片与视频风格转换工具,Github收藏量4843星。项目隶属于来自MIT的Logan Engstrom。第8名:Pysc2星际争霸2学习环境,Github收藏量3683星。项目隶属于来自Deepmind的Timo Ewalds。第9名:AirSim为微软AI研究部门的自动驾驶汽车提供的基于Unreal Engine的开源模拟器,Github收藏量3861星。项目隶属于来自微软的Shital Shah。第10名:Facets机器学习数据集的可视化项目,Github收藏量3371星。项目隶属于Google Brain。

  • 秦陇纪2010数据简化DataSimp 来自于 微博 2019年01月24日 06:36

    美国IT媒体Medium原标题30 Amazing Machine Learning Projects forthe Past Year (v.2018)汉译文,来自Mybridge介绍了2017年最惊艳的30个机器学习项目。这些ML项目有:第1名FastText,第2名Deep-photo-styletransfer,第3名face_recognition,第4名Magenta,第5名Sonnet,第6名deeplearn.js,第7名fast-style-transfer,第8名Pysc2,第9名AirSim,第10名Facets等。欢迎下载PDF资料,附数据简化DataSimp社区简介。2018年最出色30个机器学习项目 (公号回复“机器学习2018”下载PDF资料)『2018年最出色30个机器学习项目 (公号回复“机器学习2018”下载PDF资料)』

  • fannheyward 来自于 微博 2017年03月29日 15:30

    deep-photo-styletransfer: Code and data for paper "Deep Photo Style Transfer"

  • ATYUN官方微博 来自于 微博 2017年08月14日 09:00

    【Deep Photo Styletransfer的一种纯Tensorflow实现,教你如何转换图片风格】通过深度学习,一秒钟让你的照片高大上,这是康奈尔大学和 Adobe 的工程师合作的一个新项目,通过卷积神经网络把图片进行风格迁移。项目已开源,名字叫「Deep Photo Style Transfer」。

  • 大数据_深度学习 来自于 微博 2018年05月25日 07:28

    卷积神经网络图像风格转移 Image StyleTransfer Using Convolutional Neural Networks Image StyleTransfer Using Convolutional Neural Networks用不同的风格渲染图像的语义内容是一种比较难的图像处理任务。可以说,之前方法的一个主要局限因素是缺乏明确表示语义信息的图像表示,用于将图像内容从风格中分离。这里用卷积神经网络的图像表示用于物体识别的优化,可以使图像信息更明显。我们介绍了一种艺术风格... ...news整理来自 公众号ID: datayx 【人工智能大数据与深度学习】

  • 秦陇纪2010数据简化DataSimp 来自于 微博 2018年09月15日 18:47

    数据简化DataSimp导读:《2018年最出色的30个机器学习项目》是美国IT媒体Medium原标题30 Amazing Machine Learning Projects forthe Past Year (v.2018)汉译文,来自Mybridge介绍了2017年最惊艳的30个机器学习项目。这些ML项目有:第1名FastText,第2名Deep-photo-styletransfer,第3名face_recognition,第4名Magenta,第5名Sonnet,第6名deeplearn.js,第7名fast-style-transfer,第8名Pysc2,第9名AirSim,第10名Facets等。欢迎下载PDF资料,附数据简化DataSimp社区简介。『2018年最出色30个机器学习项目 (公号回复“机器学习2018”下载PDF资料)』

  • JOYAAS 来自于 微博 2018年09月23日 23:39

    GitHub在过去的一年里,我们比较了近8800个开源的机器学习项目,并从中评选出了前30名(0.3%的机会入选)。这是一个极具竞争力的榜单,它仔细挑选了2017年1月到12月之间发布的最好的开源机器学习库、数据集和应用程序。Mybridge AI将项目的受欢迎程度、参与度和时效性等指标纳入评估标准来判断项目的质量。这些项目在Github上收藏量(获得的星数)的平均值是3558,这个数字足以让你对这些项目的质量有个大致了解。开放源码项目对数据科学家很有用。而你也可以通过阅读源代码这一方式来学习,并在这些现有项目的基础上构建一些新的内容。给自己足够的时间去尝试一下这些去年你可能错过的激动人心的机器学习项目吧。第1名:FastText用于快速文本显示和分类的库,Github收藏量11786星。项目隶属于Facebook研究院。第2名:Deep-photo-styletransfer论文“深度照片风格转换”的代码和数据,Github收藏量9747星。项目隶属于Fujun Luan,康奈尔大学博士。第3名:face_recognition世界上最简单的用于Python和命令行的面部识别API,Github收藏量8672星。项目隶属于Adam Geitgey。第4名:Magenta利用机器智能进行音乐和艺术创作的项目,Github收藏量8113星。第5名:Sonnet基于Google TensorFlow 的神经网络库,Github收藏量5731星。项目隶属于来自Deepmind的Malcolm Reynolds。第6名:deeplearn.js用于网络的硬件加速机器智能库,Github收藏量5462星。项目隶属于来自Google Brain的Nikhil Thorat。第7名:fast-style-transfer基于TensorFlow的图片与视频风格转换工具,Github收藏量4843星。项目隶属于来自MIT的Logan Engstrom。第8名:Pysc2星际争霸2学习环境,Github收藏量3683星。项目隶属于来自Deepmind的Timo Ewalds。第9名:AirSim为微软AI研究部门的自动驾驶汽车提供的基于Unreal Engine的开源模拟器,Github收藏量3861星。项目隶属于来自微软的Shital Shah。第10名:Facets机器学习数据集的可视化项目,Github收藏量3371星。项目隶属于Google Brain。

  • 秦陇纪2010数据简化DataSimp 来自于 微博 2019年01月24日 06:36

    美国IT媒体Medium原标题30 Amazing Machine Learning Projects forthe Past Year (v.2018)汉译文,来自Mybridge介绍了2017年最惊艳的30个机器学习项目。这些ML项目有:第1名FastText,第2名Deep-photo-styletransfer,第3名face_recognition,第4名Magenta,第5名Sonnet,第6名deeplearn.js,第7名fast-style-transfer,第8名Pysc2,第9名AirSim,第10名Facets等。欢迎下载PDF资料,附数据简化DataSimp社区简介。2018年最出色30个机器学习项目 (公号回复“机器学习2018”下载PDF资料)『2018年最出色30个机器学习项目 (公号回复“机器学习2018”下载PDF资料)』

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