谷歌的 DeepDream——一个可以帮助人们了解神经网络的可视化工具——这不仅是当前十分火热的项目，这在一定程度上凸显了图像识别领域所面临的挑战。图像处理显然不是简单地将一幅图片与数据库相对比得出结果那么简单。实际上，图像处理是一个很复杂的问题。世界上有很多大公司正在图像处理上面大展拳脚。NDTV Gadgets（一家媒体）对Omar Tayeb十分关注，当时这位Blippar （扩增实境公司）
转载
精选
2015-08-31 13:26:51
772阅读
其中代码有部分修改，因为原来书中的代码不能运行（可能是版本原因） 源码： # -*- coding = utf-8 -*- # @Time : 2021/7/22 # @Author : pistachio # @File : p24.py # @Software : PyCharm from ke ...
转载
2021-07-22 19:21:00
525阅读
2评论
TensorFlow创建DeepDream网络 Google 于 2014 年在 ImageNet 大型视觉识别竞赛（ILSVRC）训练了一个神经网络，并于 2015 年 7 月开放源代码。 该网络学习了每张图片的表示。低层学习低级特征，比如线条和边缘，而高层学习更复杂的模式，比如眼睛、鼻子、嘴巴等
转载
2021-02-06 05:56:00
81阅读
2评论
import tensorflow as tf
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
def load_model():
model = tf.keras.applications.InceptionV3(weights='imagenet', include_top=False)
model.trainable =
TF之DeepDream：DeepDream前世今生之简介、安装、使用方法之详细攻略目录DeepDream前世今生之简介DD的目的DD特点DD工作原理DeepDream前世今生之安装DeepDream前世今生之使用方法DeepDream前世今生之简介 2015年，Google 开源了用来分类和整理图像的 AI 程序 Incep...
原创
2021-06-16 22:46:02
5769阅读
TF之DeepDream：DeepDream前世今生之简介、安装、使用方法之详细攻略目录DeepDream前世今生之简介DD的目的DD特点DD工作原理DeepDream前世今生之安装DeepDream前世今生之使用方法DeepDream前世今生之简介 2015年，Google 开源了用来分类和整理图像的 AI 程序 Ince
原创
2022-04-22 15:37:22
1307阅读
Tensorflow暑期实践——DeepDream以噪声为起点
原创
2021-08-31 10:50:50
136阅读
简单解释bp神经网络 What would you do with an artificial brain? Do your homework? Beat the stock market? Take over the world? The possibilities are endless. What if I told you that humans have already built a
如约更新。 但是有一个恶心的bug我没解决，他是直接让我的某lab崩溃了，经过我的调试，梯度后来都变成0了，我觉得就是因为梯度消失，待破案，目前水平不太够，给自己挖个坑先。 下一篇，自然语言处理，电影评论分析小项目，继续冲冲冲import tensorflow as tftf.__version__'2.6.0'# 检测是否支持GPUtf.test.is_gpu_available()Trueim
原创
2022-09-05 07:45:37
115阅读
Tensorflow暑期实践——DeepDream以背景图片为起点
原创
2021-08-31 10:49:26
65阅读
DeepDream是一种艺术性的图像修改技术，它用到了卷积神经网络学到的表示，DeepDream由Google于2015年发布。这个算法与卷积神经网络过滤器可视化技术几乎相同，都是反向运行一个卷积神经网络:对卷积神经网络的输入做梯度上升，以便将卷积神经网络靠顶部的某一层的某个过滤器激活最大化。但有以
转载
2018-11-24 15:40:00
118阅读
2评论
毕加索是近代最成功的艺术家，是抽象画派的开山师祖，而且
原创
2023-06-14 11:03:40
98阅读
DeepDream: 使用测评
介绍
DeepDream 是由 Google 开发的一种生成式 AI 工具，利用卷积神经网络（CNN）进行创造性的图像生成。它通过放大某些图像特征来创建梦幻般的效果，非常适合艺术和创意项目。然而，由于其结果通常不可预测，因此不太适合用于具体任务或精确图像处理。
应用使用场景
艺术创作：生成具有超现实和梦幻风格的艺术作品。
数据可视化：帮助理解深度学习模型关注的特征
1.背景介绍人工智能（Artificial Intelligence, AI）是一门研究如何让计算机模拟人类智能的学科。在过去的几年里，人工智能技术的发展取得了显著的进展，尤其是深度学习（Deep Learning）技术的迅猛发展。深度学习是一种通过神经网络模拟人类大脑的学习过程的技术，它已经应用于图像识别、自然语言处理、语音识别等多个领域，取得了
Deepdream是一年半前谷歌搞的一个深度学习“艺术品”，最近在cs231n课上看到了，感觉还是很interesting。环境准备deepdream还是基于python和caffe深度网络的，因此大概需要以下环境：Standard Python scientific stack: NumPy, SciPy, PIL, IPython. Those libraries can also be in
Clips tensor values to a specified min and max.tf.clip_by_value( t, clip_value_min, clip_value_max, name=None)Used in the tutorials:DeepDream Adversarial example using FGSM ...
原创
2021-08-13 09:35:35
137阅读
实验并解读github上三个DeepDream的Pytorch代码今天在学习DeepDream的有关内容，关于论文的翻译已经在启发主义——深入神经网络（Inceptionism: Going Deeper into Neural Networks）一文中进行，而关于代码的实践则在这篇博文中展开。google官方个给出的开源代码是基于Caffe框架的ipynb文件，但在我的环境中运行Caffe必须要
本文讲解了一些理解 CNN 可视化的方法（特征、滤波器可视化），以及一些有趣的应用，如DeepDream、图像神经风格迁移（特征反演 + 纹理生成）等【对应 CS231n Lecture 12】
原创
2022-06-14 10:03:37
6329阅读
点赞
