Style transfer with convolutional neural networks
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...
- Autores:
-
Moreno Ramírez, Luis Fernando
- Tipo de recurso:
- Trabajo de grado de pregrado
- Fecha de publicación:
- 2018
- Institución:
- Pontificia Universidad Javeriana
- Repositorio:
- Repositorio Universidad Javeriana
- Idioma:
- spa
- OAI Identifier:
- oai:repository.javeriana.edu.co:10554/35116
- Acceso en línea:
- http://hdl.handle.net/10554/35116
- Palabra clave:
- Transferencia de estilo
Aprendizaje automático
Clasificación
Redes neuronales
Redes neuronales convolucionales
Style transfer
Machine learning
Classification
Neural networks
Convolutional neural networks
Matemáticas - Tesis y disertaciones académicas
Redes neurales (Computadores)
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- openAccess
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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. |
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Atribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacionalhttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/info:eu-repo/semantics/openAccessDe acuerdo con la naturaleza del uso concedido, la presente licencia parcial se otorga a título gratuito por el máximo tiempo legal colombiano, con el propósito de que en dicho lapso mi (nuestra) obra sea explotada en las condiciones aquí estipuladas y para los fines indicados, respetando siempre la titularidad de los derechos patrimoniales y morales correspondientes, de acuerdo con los usos honrados, de manera proporcional y justificada a la finalidad perseguida, sin ánimo de lucro ni de comercialización. De manera complementaria, garantizo (garantizamos) en mi (nuestra) calidad de estudiante (s) y por ende autor (es) exclusivo (s), que la Tesis o Trabajo de Grado en cuestión, es producto de mi (nuestra) plena autoría, de mi (nuestro) esfuerzo personal intelectual, como consecuencia de mi (nuestra) creación original particular y, por tanto, soy (somos) el (los) único (s) titular (es) de la misma. Además, aseguro (aseguramos) que no contiene citas, ni transcripciones de otras obras protegidas, por fuera de los límites autorizados por la ley, según los usos honrados, y en proporción a los fines previstos; ni tampoco contempla declaraciones difamatorias contra terceros; respetando el derecho a la imagen, intimidad, buen nombre y demás derechos constitucionales. Adicionalmente, manifiesto (manifestamos) que no se incluyeron expresiones contrarias al orden público ni a las buenas costumbres. En consecuencia, la responsabilidad directa en la elaboración, presentación, investigación y, en general, contenidos de la Tesis o Trabajo de Grado es de mí (nuestro) competencia exclusiva, eximiendo de toda responsabilidad a la Pontifica Universidad Javeriana por tales aspectos. Sin perjuicio de los usos y atribuciones otorgadas en virtud de este documento, continuaré (continuaremos) conservando los correspondientes derechos patrimoniales sin modificación o restricción alguna, puesto que, de acuerdo con la legislación colombiana aplicable, el presente es un acuerdo jurídico que en ningún caso conlleva la enajenación de los derechos patrimoniales derivados del régimen del Derecho de Autor. De conformidad con lo establecido en el artículo 30 de la Ley 23 de 1982 y el artículo 11 de la Decisión Andina 351 de 1993, “Los derechos morales sobre el trabajo son propiedad de los autores”, los cuales son irrenunciables, imprescriptibles, inembargables e inalienables. En consecuencia, la Pontificia Universidad Javeriana está en la obligación de RESPETARLOS Y HACERLOS RESPETAR, para lo cual tomará las medidas correspondientes para garantizar su observancia.http://purl.org/coar/access_right/c_abf2Combariza González, Germán AndrésMoreno Ramírez, Luis FernandoGarcía Peña, Marisol2018-06-28T18:34:41Z2020-04-16T18:35:10Z2018-06-28T18:34:41Z2020-04-16T18:35:10Z2018-05-22http://hdl.handle.net/10554/35116instname:Pontificia Universidad Javerianareponame:Repositorio Institucional - Pontificia Universidad Javerianarepourl:https://repository.javeriana.edu.coEl 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.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.Matemático (a)PregradoPDFapplication/pdfspaPontificia Universidad JaverianaMatemáticasFacultad de CienciasTransferencia de estiloAprendizaje automáticoClasificaciónRedes neuronalesRedes neuronales convolucionalesStyle transferMachine learningClassificationNeural networksConvolutional neural networksMatemáticas - Tesis y disertaciones académicasRedes neurales (Computadores)Style transfer with convolutional neural networksTesis/Trabajo de grado - Monografía - Pregradohttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1finfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisORIGINALStyle transfer with convolutional neural networks.pdfapplication/pdf3436052http://repository.javeriana.edu.co/bitstream/10554/35116/1/Style%20transfer%20with%20convolutional%20neural%20networks.pdf20ad6658cd5e352a9a2615927598e18dMD51open accessCarta 1.pdfapplication/pdf564432http://repository.javeriana.edu.co/bitstream/10554/35116/2/Carta%201.pdf80cbac6493f0d4a49dea773c1bb591b6MD52metadata only accessCarta 2.pdfapplication/pdf407759http://repository.javeriana.edu.co/bitstream/10554/35116/3/Carta%202.pdfdb480b967c2d0ec06e75dbf8999a439fMD53metadata only accessCC-LICENSElicense_rdfapplication/octet-stream811http://repository.javeriana.edu.co/bitstream/10554/35116/4/license_rdf217700a34da79ed616c2feb68d4c5e06MD54open accessTHUMBNAILStyle transfer with convolutional neural networks.pdf.jpgIM Thumbnailimage/jpeg3418http://repository.javeriana.edu.co/bitstream/10554/35116/5/Style%20transfer%20with%20convolutional%20neural%20networks.pdf.jpgd85064ce9ad25800e10d69ea5b480767MD55open accessCarta 1.pdf.jpgIM Thumbnailimage/jpeg4857http://repository.javeriana.edu.co/bitstream/10554/35116/6/Carta%201.pdf.jpgb3ff1a46b902ad70382f88209a6acbd0MD56open accessCarta 2.pdf.jpgIM Thumbnailimage/jpeg6090http://repository.javeriana.edu.co/bitstream/10554/35116/7/Carta%202.pdf.jpg38771ff02c1ee7edd48ae3d017206a9eMD57open accessLICENSElicense.txttext/plain2603http://repository.javeriana.edu.co/bitstream/10554/35116/8/license.txt2070d280cc89439d983d9eee1b17df53MD58open access10554/35116oai:repository.javeriana.edu.co:10554/351162022-05-03 14:41:58.205Repositorio Institucional - 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