Популярное

Музыка Кино и Анимация Автомобили Животные Спорт Путешествия Игры Юмор

Интересные видео

2025 Сериалы Трейлеры Новости Как сделать Видеоуроки Diy своими руками

Топ запросов

смотреть а4 schoolboy runaway турецкий сериал смотреть мультфильмы эдисон
dTub
Скачать

Neural Style Transfer : From Theory to Pytorch Implementation

programming

how to code

how to code for beginners

starting to code

coding tutorials

machine learning

neural networks

neural style transfer

pytorch neural style transfer

convolutional neural network

Автор: Deep Learning with Yacine

Загружено: 5 янв. 2020 г.

Просмотров: 15 959 просмотров

Описание:

👨‍💻 to get started with AI engineering, check out this Scrimba course: https://scrimba.com/the-ai-engineer-p...

In this video I'll introduce you to neural style transfer, a cool way to use deep neural network to manipulate photo to yield beautiful automatically generated new photos! This is a fairly lengthy videos so here is the breakdown if you need to move around a bit:

Code can be found here: https://github.com/yacineMahdid/artif...)



Introduction: 0:00:00
Tools: 0:00:32
Resource: 0:01:01
Paper Overview from Leon A. Gatys, Alexander S. Ecker, Matthias Bethge: 0:02:30
Code from Pytorch Documentation Walkthrough: 0:20:23
Conclusion: 0:50:00



Here are the resources used in this video:
A Neural Algorithm of Artistic Style: https://arxiv.org/abs/1508.06576
Wikipedia: https://en.wikipedia.org/wiki/Neural_...

Pytorch Documentation: https://pytorch.org/tutorials/advance...


If you are new to Machine Learning here are some great starting point:
1)https://www.edx.org/professional-cert...
2)https://www.coursera.org/learn/machin...
3)https://developers.google.com/machine...


Final Note: Here I am using Pytorch to code the neural style transfer algorithm, however if you prefer Tensorflow or Keras you can definetly go with that too! A quick google search with Neural Style Transfer will get you all of these cool tutorial in these other framework:
Keras: https://keras.io/examples/neural_styl...
Tensorflow: https://www.tensorflow.org/tutorials/...
You can even do it in real time using OpenCV: https://www.pyimagesearch.com/2018/08...

If you have any question leave them in the comments section, will be glad to answer them!


Music is by Forest Swords and the thumbnail is figure 1 of the paper!


----
Join the Discord for general discussion:   / discord  

----
Follow Me Online Here:

Twitter:   / codethiscodeth1  
GitHub: https://github.com/yacineMahdid
LinkedIn:   / yacine-mahdid-809425163  
Instagram:   / yacine_mahdid  
___

Have a great week! 👋

Neural Style Transfer : From Theory to Pytorch Implementation

Поделиться в:

Доступные форматы для скачивания:

Скачать видео mp4

  • Информация по загрузке:

Скачать аудио mp3

Похожие видео

Градиентный спуск, как обучаются нейросети | Глава 2, Глубинное обучение

Градиентный спуск, как обучаются нейросети | Глава 2, Глубинное обучение

Теория стилизации изображений (Neural Style Transfer) | #16 нейросети на Python

Теория стилизации изображений (Neural Style Transfer) | #16 нейросети на Python

Why Does Diffusion Work Better than Auto-Regression?

Why Does Diffusion Work Better than Auto-Regression?

Vision Transformer Quick Guide - Theory and Code in (almost) 15 min

Vision Transformer Quick Guide - Theory and Code in (almost) 15 min

[DeepLearning | видео 1] Что же такое нейронная сеть?

[DeepLearning | видео 1] Что же такое нейронная сеть?

But what is a convolution?

But what is a convolution?

Introduction to AI Agents - Theory and Code

Introduction to AI Agents - Theory and Code

Но что такое нейронная сеть? | Глава 1. Глубокое обучение

Но что такое нейронная сеть? | Глава 1. Глубокое обучение

Making robot navigation easy with Nav2 and ROS!

Making robot navigation easy with Nav2 and ROS!

Cybersecurity Architecture: Five Principles to Follow (and One to Avoid)

Cybersecurity Architecture: Five Principles to Follow (and One to Avoid)

© 2025 dtub. Все права защищены.



  • Контакты
  • О нас
  • Политика конфиденциальности



Контакты для правообладателей: [email protected]