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deep dream 代价函数 风格代价和内容代价

1. deep dream可以利用深度学习的方式生成图片。例如下图，左边是一张内容图片，右边是一张梵高风格的图片，最后可以生成下面那张图片。

deep dream 代价函数 风格代价和内容代价_第1张图片

2. 我们定义代价函数来判断生成的图片是否接近我们的需求，代价函数包括两部分，内容代价函数+风格代价函数，公式如下，内容代价函数是判断CG两张图片，风格代价函数是判断SG两张图片

3. 内容代价函数

我们使用隐藏层l来计算内容代价函数

a^{[l](C)}和a^{[l](G)}是图片中l层的激活值

如果a^{[l](C)}和a^{[l](G)}相似，我们可以认为图片相似，所以内容代价函数为

J_{content}(C,G)=\frac{1}{2} \left \| a^{[l][C]}-a^{[l][G]} \right \| ^2

4. 风格代价函数

风格代价函数我们需要对于S图和G图分别计算一个风格矩阵，相当于两个风格矩阵最接近，说明风格越相近。

deep dream 代价函数 风格代价和内容代价_第2张图片

我们将卷积神经网络过程中的某一个激活项取出，如图中的1

deep dream 代价函数 风格代价和内容代价_第3张图片

这是一个n_h \times n_w \times n_c的激活项，设a_{i,j,k}^{[l]} 为隐藏层l中的(i,j,k)位置的激活项，风格矩阵可表示为

G_{kk'}^{[l](S)}=\sum_{i=1}^{n_H^{[l]}} \sum_{j=1}^{n_W^{[l]}} a_{i,j,k}^{[l](S)}a_{i,j,k'}^{[l](S)}

5. 利用梯度下降或其他优化方法最小化代价函数

 

 

 

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    题目链接：zoj 3826 Hierarchical Notation 题目大意：给定一些结构体，结构体有value值和key值，Q次询问，输出每个key值对应的value值。 解题思路：思路很简单，写个类词法的递归函数，每次将key值映射成一个hash值，用map映射每个key的value起始终止位置，预处理完了查询就很简单了。 这题是最后10分钟出的，因为没有考虑value为{}的情
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