¿Cuál es el diagrama de red de DeepDream de Google?

Deep Dream es más o menos un algoritmo que puede aplicar a cualquier red neuronal de avance. Si sabe un poco sobre las redes neuronales, la idea detrás de esto es bastante simple: use la propagación hacia atrás como lo hace durante el entrenamiento, pero en lugar de cambiar los pesos de la red, cambie la imagen de entrada.

Entonces paso a paso:

1. Elige una capa y un filtro que te parezcan interesantes.
2. Calcule las activaciones para su imagen hasta esa capa
3. Volver a propagar las activaciones de su filtro a la imagen de entrada
4. Multiplique los gradientes con su tasa de aprendizaje y agréguelos a su imagen de entrada
5. Repita los pasos 2 a 4 hasta que esté satisfecho con el resultado.

El cuaderno de IPython de los chicos de Google (también vinculado en la respuesta anónima) tiene algunos consejos útiles para producir imágenes atractivas.

Si desea obtener más información sobre las redes neuronales convolucionales, le sugiero este curso.

Si ya conoce CNN y desea obtener más información sobre la propagación hacia atrás, Wikipedia tiene un buen artículo.

Si desea profundizar en la ciencia detrás de Deep Dream, la literatura relevante es Simonyan et al. (2013) (sección 2, Visualización del modelo de clase) y Mahendran y Vedaldi (2014). También me gustaron Nguyen et al. (2016)

Deepdream no tiene arquitectura de red.

Es un script de Python independiente que carga la red neuronal caffee pre-entrenada, y produce un resultado al proporcionarle la imagen proporcionada.

Puede ejecutarlo absolutamente en su máquina doméstica, incluso en el sistema de Windows (usando vagabundo o sin él).