neural-style cs231n

- 주성분 분석을 하는 방법: PCA 심플, T-sne 복잡
- 딥드림의 원리는 개,물고기,새 등을 분류하도록 학습시킨 네트웍에 구름사진을 넣고 출력단에 개, 물고기, 새가 활성화 되도록 입력 이미지를 반복해서 백프로파게이션으로 변형 시키는 것이다.

- Gram 매트릭스는  두영상의 차이를 매트릭스로 구하는 방법중 하나로, 각영상의 Co-Occurence 매트릭스로 텍스쳐 피쳐를 매트릭스화 한후 그걸 전치행렬곱해 피쳐 차이를 비교 매트릭스로 만들어내는 수학적 방법이다.
- 두 매트릭스를 비교하는 방법은 그밖에도 많은데, 이를 Mutual Information 이라고 함. 프로베니우스 노옴, 뮤튜얼 히스토그램, 크로스-엔트로피, 콘퓨전 매트릭스, 디퍼런스 매트릭스, 스펙트럴 콘퓨전 매트릭스 등등 이 있음.
- 뉴럴스타일은 텍스쳐 모사와 형태 모사를 동시에 수행하는 모델이다.
- 오디오 뉴럴 스타일도 있어서 음성변조의 가능성도 연구 가능성이 있다고 본다. 어텐션 모델을 음성뉴럴스타일에 접목하면 텍스트 투 스피치 엔진 개발도 가능할듯.
- 뉴럴스타일은 고호의 그림처럼 질감이 확실한 그림의 모사에 더 효과적인듯.. 만화와 같은 선으로만 이루어진 평면적인 그림들은 뉴럴스타일보다는 GAN 모델이 좀더 잘 변형해 주는것 같다.
- 유화 처럼 입체적 질감이 살아있는 그림들은 3차원적인 뉴럴스타일을 적용하면 손으로 만졌을때의 입체적 질감도 모사해 낼수 있지 않을까?