39、生成式深度学习：DeepDream与神经风格迁移技术详解

生成式深度学习：DeepDream与神经风格迁移技术详解

1. 生成离散序列数据

生成离散序列数据可通过训练模型来实现，该模型能够根据先前的标记预测下一个或多个标记。在文本领域，这样的模型被称为语言模型，它可以基于单词或字符。在采样下一个标记时，需要在遵循模型判断的可能性和引入随机性之间取得平衡，其中一种方法是使用softmax温度，我们可以通过尝试不同的温度值来找到最合适的那个。

2. DeepDream技术

DeepDream是一种艺术图像修改技术，它利用卷积神经网络学习到的表示。该技术于2015年夏天由Google首次发布，最初使用Caffe深度学习库实现。由于它能生成充满算法幻视效果、鸟羽和狗眼等奇特元素的图像，迅速在互联网上引起轰动。这是因为DeepDream的卷积网络是在ImageNet上训练的，而ImageNet中狗的品种和鸟类物种的样本占比非常大。

2.1 DeepDream算法原理

DeepDream算法与卷积网络滤波器可视化技术类似，都是对卷积网络进行反向操作，即对卷积网络的输入进行梯度上升，以最大化卷积网络上层特定滤波器的激活值。不过，DeepDream有以下不同之处：
- 它尝试最大化整个层的激活值，而非特定滤波器的激活值，从而一次性混合大量特征的可视化效果。
- 它从现有的图像开始，而非空白、稍有噪声的输入，因此生成的效果会依附于现有的视觉模式，以一种艺术的方式扭曲图像元素。
- 输入图像会在不同的尺度（称为八度）上进行处理，这有助于提高可视化的质量。

2.2 在Keras中实现DeepDream

以下是实现DeepDream的具体步