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Google 于 2014 年在 ImageNet 大型视觉识别竞赛（ILSVRC）训练了一个神经网络，并于 2015 年 7 月开放源代码。

该网络学习了每张图片的表示。低层学习低级特征，比如线条和边缘，而高层学习更复杂的模式，比如眼睛、鼻子、嘴巴等。因此，如果试图在网络中表示更高层次的特征，我们会看到从原始 ImageNet 中提取的不同特征的组合，例如鸟的眼睛和狗的嘴巴。

考虑到这一点，如果拍摄一张新的图片，并尝试最大化与网络高层的相似性，那么结果会得到一张新的视觉体验的图片。在这张新视觉体验的图片中，由高层学习的一些模式如同是原始图像的梦境一般。下图是一张想象图片的例子：

图 1 Google Deep Dreams 的示例