Style transfer with convolutional neural networks

Abstract

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.