神经画家：用于生成笔触画的习得性可区分约束
抽象的
我们探索了神经画家，这是从真正的不可微分和不确定的绘画程序中学到的笔触生成模型。 我们显示出，当训练代理人使用笔触“绘制”图像时，使用可微分的神经画笔可以更快地收敛。 我们提出了一种鼓励该代理在重建数字时遵循人性笔画的方法。 我们还探索了将神经绘画器用作可微分图像参数化的方法。 通过直接优化笔触以激活预训练卷积网络中的神经元，我们可以直接可视化ImageNet类别并生成每个类别的“理想”绘画。 最后，我们提出了一个称为内在样式转换的新概念。 通过仅使神经样式传递带来的内容损失最小化，我们允许美术媒介（在这种情况下为笔触）自然地决定所生成的样式。
笔记本电脑
注意：在易读的笔记本+库
文件夹中有可运行的笔记本。
为了完全从头开始复制纸张，从技术上讲，运行这些笔记本电脑要遵循逻辑顺序。
但是，由于大多数人可能只对本文的某些部分感兴趣，因此
