我在研究和阅读关于谷歌DeepDream的内容（如果你不知道这是什么，我建议你去看看！）：

我想知道是否有人能向我解释它是如何工作的。

我还是一名高中生，所以我对编程的了解并不深入，但所有关于它如何运作的描述要么非常技术化（远远超出我的理解范围），要么非常简单（“它让事物看起来更像猫”）。

我理解神经网络背后的理论，但如果有人能解释如何实际使用它来创建那些图像，或者至少推荐一些我可以阅读的资料，那将是非常棒的。谢谢！

回答：

我希望这个解释对你来说不会太简单。

你给谷歌DeepDream提供一张图片。它会开始寻找它被训练识别出的每一个“事物”。所以神经网络可能会在一张图片中找到狗、房子和水母。

但谷歌DeepDream所做的，是放大这些被发现的对象。所以当你再次运行识别网络时，它不会说“看，这有40%的可能是狗”，而是会说“看，这有60%是狗”。

所以它会放大每一个它稍微识别出的对象，创建一张新图像。结果图像包含了算法找到的所有对象的放大特征。

即使你输入的是白噪声，它也会将最微小的狗的相似性放大成明显的狗脸。*1

这个算法很有趣，因为它实际上展示了算法在寻找什么来识别某些对象。

*1 reddit