Статья: Нейронный алгоритм художественного стиля

Статья с переводом на 15.000 символов. Подойдет для студентов ИУ (как раз по теме будет).

В данной статье Леон A. Гайтс, Александр С. Экер, Маттиас Бетге из Центра интегративной нейробиологии и Института теоретической физики им. Вернера Райхардта, Университета Тубингена, Германия, Бернштейн Центра вычислительной нейробиологии, Тубинген, Германия, Высшей школы нейронной обработки информации, Тубинген, Германия, Института биологической кибернетики им. Макса Планка, Тубинген, Германия, Кафедры нейробиологии, Медицинского колледжа Бейлора, Хьюстон, Техас, США, освещают проблему восприятия нейронными сетями произведений искусства.

В изобразительном искусстве, особенно живописи, люди овладели навыками создания уникальных визуальных впечатлений посредством составления сложного взаимодействия между содержанием и стилем изображения. Пока алгоритмическая основа этого процесса неизвестна и искусственной системы с аналогичными возможностями не существует. Тем не менее, в других ключевых областях зрительного восприятия, таких как распознавание объектов, лиц, образов, недавно был продемонстрирован класс биологически вдохновленных моделей зрения под названием Deep Neural Networks.

Эта статья описывает искусственную систему, основанную на глубокой нейронной сети, которая создает художественные образы высокого качества восприятия. Система использует нейронные представления для разделения и рекомбинации содержания и стиля произвольных изображений, обеспечивая нейронный алгоритм создания художественных изображений. Кроме того, в свете поразительного сходства между искусственными нейронными сетями с оптимизированной производительностью и биологическим зрением, работа ученых предлагает путь к алгоритмическому пониманию того, как люди создают и воспринимают художественные образы.