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01课程介绍

02 对抗生成网络架构原理与实战解析

01 对抗生成网络通俗解释_ev.mp4

02 GAN网络组成_ev.mp4

03 损失函数解释说明_ev.mp4

04 数据读取模块_ev.mp4

05 生成与判别网络定义_ev.mp4

03基于CycleGan开源项目实战图像合成

01 CycleGan网络所需数据_ev.mp4

02 CycleGan整体网络架构_ev.mp4

03 PatchGan判别网络原理_ev.mp4

04 Cycle开源项目简介_ev.mp4

05数据读取与预处理操作_ev.mp4

06 生成网络模块构造_ev.mp4

07 判别网络模块构造_ev.mp4

08损失函数： identity loss计算方法-ev.mp4

09生成与判别损失函数指定_ev.mp4

10额外补充： VISDOM可视化配置_ev.mp4

04 stargan论文架构解析

01 stargan效果演示分析-ev.mp4

02 网络架构整体思路解读_ev.mp4

03 建模流程分析_ev.mp4

04 V1版本存在的问题及后续改进思路_ev.mp4

05 V2版本在整体网络架构_ev.mp4

06 编码器训练方法_ev.mp4

07 损失函数公式解析_ev.mp4

08 训练过程分析_ev.mp4

05 stargan项目实战及其源码解读

01测试模块效果与实验分析_ev.mp4

02项目配置与数据源下载_ev.mp4

03测试效果演示_ev.mp4

04项目参数解析-ev.mp4

05生成器模块源码解读_ev.mp4

06所有网络模块构建实例_ev.mp4

07 数据读取模块分析_ev.mp4

08判别器损失计算_ev.mp4

09损失计算详细过程_ev.mp4

10生成模块损失计算_ev.mp4

06基于starganvc2的变声器论文原理解读

01 论文整体思路与架构解读_ev.mp4

02 VCC2016输入数据_ev.mp4

03语音特征提取_ev.mp4

04生成器模型架构分析_ev.mp4

05 InstanceNorm的作用解读_ev.mp4

06 AdaIn的目的与效果_ev.mp4

07 判别器模块分析_ev.mp4

07 starganvc2变声器项目实战及其源码解读

01 数据与项目文件解读_ev.mp4

02 环境配置与工具包安装_ev.mp4

03 数据预处理与声音特征提取_ev.mp4

04 生成器构造模块解读_ev.mp4

05 下采样与上采样操作_ev.mp4

06 starganvc2版本标签输入分析_ev.mp4

07生成器前向传播维度变化_ev.mp4

08 判别器模块解读_ev.mp4

09 论文损失函数_ev.mp4

10 源码损失计算流程_ev.mp4

11 测试模块-生成转换语音_ev.mp4

08 图像超分辨率重构实战

01 论文概述_ev.mp4

02 网络架构_ev.mp4

03 数据与环境配置_ev.mp4

04 数据加载与配置_ev.mp4

05 生成模块_ev.mp4

06 判别模块_ev.mp4

07 VGG特征提取网络_ev.mp4

08损失函数与训练_ev.mp4

09测试模块_ev.mp4

09 基于GAN的图像补全实战

01论文概述_ev.mp4

02 网络架构_ev.mp4

03 细节设计_ev.mp4

04 论文总结_ev.mp4

05 数据与项目概述_ev.mp4

06参数基本设计_ev.mp4

07 网络结构配置_ev.mp4

08 网络迭代训练_ev.mp4

09 测试模块_ev.mp4

配套资源

唐宇迪 对抗生成网络实战
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