Här introducerar vi en ny modell av naturliga texturer baserade på de funktioner utrymmen i konvolutionella neurala nätverk optimerade för objektigenkänning. Prover från modellen är av hög perceptuell kvalitet som visar den generativa kraften i neurala nätverk tränas på ett rent diskriminerande sätt. Inom modellen representeras texturer av korrelationerna mellan funktionskartor i flera lager av nätverket. Vi visar att över lager textur representationer i allt högre grad fånga de statistiska egenskaperna hos naturliga bilder samtidigt göra objektinformation mer och mer explicit. Modellen ger ett nytt verktyg för att generera stimuli för neurovetenskap och kan ge insikter i de djupa representationer lärt sig av konvolutionella neurala nätverk.
Gatys m.fl. REF införde en ny parametrisk strukturmodell som baserades på Convolutional Neural Network.
Texture Synthesis Using Convolutional Neural Networks
{'venue': 'NIPS', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}