Style transfer with convolutional neural networks
Datum
2018-05-22Autoren
Moreno Ramírez, Luis FernandoDirektor
Combariza González, Germán AndrésEvaluator
García Peña, MarisolHerausgeber
Pontificia Universidad Javeriana
Fakultät
Facultad de Ciencias
Programm
Matemáticas
Erhaltener Titel
Matemático (a)
Typ
Tesis/Trabajo de grado - Monografía - Pregrado
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Citación
Metadata
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Zusammenfassung
El objetivo principal de esta tesis es analizar un algoritmo conocido como Neural Style Transfer el cual consiste en transferir estilos artísticos de pintores reconocidos como Vincent Van Gogh, Claude Monet, entre otros pintores a cualquier imagen.
Para este propósito, se divide este trabajo en tres capítulos para explicar el funcionamiento de Neural Style Transfer. En el capítulo 1, se revisan los requisitos previos necesarios para el algoritmo del álgebra lineal, probabilidad, calculo vectorial y matricial. En el capítulo 2, se explican los conceptos del aprendizaje automático como aprendizaje supervisado, regresión, clasificación, underfitting y overfitting y el algoritmo del gradiente descendente para familiarizar al lector con el concepto de red neuronal.
En el capítulo 3, se analiza el problema de clasificación a través de clasificación lineal mediante mínimos cuadrados y perceptrón, y la clasificación no lineal a través de redes neuronales, que es un algoritmo del aprendizaje automático utilizado hoy en día para realizar reconocimiento de patrones y conducción autónoma. Para finalmente explicar, cómo funciona el algoritmo de Neural Style Transfer.
Abstrakt
The main objective of this thesis is to analyze an algorithm known as Neural Style Transfer which consists in transfer artistic styles from renowned painters as Vincent Van Gogh, Claude Monet, among others painters to any picture.
For this purpose, I divide this work in three chapters to explain important topics to understand Neural Style Transfer. In chapter 1, I review the prerequisites needed for the algorithm from linear algebra, probability, vector calculus and matrix calculus. In chapter 2, In order to familiarize the reader with the neural network notion, I explain concepts from machine learning like supervised learning, regression, classification, underfitting and overfitting and the gradient descent algorithm.
In chapter 3, I analyze the classification problem through linear classification by least squares and perceptron, and nonlinear classification through neural networks, which is a machine learning algorithm used today to make pattern recognition and autonomous driving. To finally explain, how the style transfer algorithm works.
Schlüsselwörter
Transferencia de estiloAprendizaje automático
Clasificación
Redes neuronales
Redes neuronales convolucionales
Keywords
Style transferMachine learning
Classification
Neural networks
Convolutional neural networks
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- Matemáticas [78]
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