Google 深度学习要抢 Photoshop 的饭碗 看看 DeepDream 的风格转换算法

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在过去的15年里，谷歌开发了一个人工智能程序，inceptionism，用于对图像进行分类和排序，并将其命名为deepdream。deepdream的开源不仅可以帮助我们理解deep learning的工作原理，还可以生成一些奇怪的艺术图像。不久前，一位研究人员发表了一篇论文，提出了一种风格转换算法，可以将照片和绘画风格结合起来。

Deepdream使用卷积神经网络将图像分成不同的风格和内容部分。相反，利昂·加蒂斯的论文《艺术风格的神经算法》使用神经网络作为一种通用的图像分析仪，创造出一种新的作品，将一种特定的图像风格与另一种图像内容相结合。这种风格转换算法可以结合照片和绘画风格。例如，天体物理学家尼尔？德格拉斯。泰森的照片结合了凯丁斯基的《简·鲁日·布鲁》的风格。(照片:纪尧姆·皮奥列)

深梦人工神经网络主要由10-30个人工神经元对组成。每个图像都存储在输入层，然后与下一层通信，直到最后到达“输出”层。我们可以“教”人工神经网络，得到我们想要的答案。同样，我们可以选择一个层次，并命令网络增强任何被监控的内容，因此网络将对我们在下一个层次中命令的图像识别更加敏感，直到显示所需的图像。

目前，这项技术已经吸引了许多艺术家，如阿曼达彼得森，梅莫阿克滕，萨米姆威尼格，凯尔麦克唐纳等。这篇文章的标题图是备忘录akten在2015年创作的作品。伦敦大学和纽约大学交互远程信息处理系也提供类似于机器学习和艺术的课程。泰特现代美术馆2016年ik奖的主题是人工智能。谷歌在旧金山的灰色地带艺术基金会(gray area Art Foundation)举办了为期两天的深度梦活动，展示了机器智能与艺术交叉的最新探索成果，旨在引导对机器学习未来发展方向的广泛讨论。

开源社区为深度学习的传播、普及和发展做出了重要贡献，加速了深度梦想的进化。也许随着更多人的加入，deepdream将会推出一些更有趣的应用。有一天取代photoshop并非不可能。只是，土坯人会无动于衷吗？

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