(참여자)
1985년 생. 베를린과 뉴욕에서 활동.
진 코건은 생성 구조, 컴퓨터 과학, 창조적 작업과 자기 표현을 위한 소프트웨어에 관심이 깊은 작가 겸 프로그래머이다. 코건은 수 많은 오픈소스 소프트웨어 프로젝트에 공동으로 참여하였고, 프로그래밍과 예술이 교차하는 지점을 주제로 하는 워크숍을 이끌고 강연을 해왔다. 그는 또한 작가, 활동가, 일반인 과학자들을 대상으로 하는 기계 학습에 관한 무료 학습서인 ml4a 배포 서비스를 처음으로 시작했고, 각 주제들에 관해 일반인들이 쉽게 이해할 수 있도록 비디오 강연, 글쓰기, 교육을 정기적으로 해오고 있다.
〈신경 합성〉, 2017, 비디오, 픽셀에 그라디언트, 2분 40초, 작가 제공
이 비디오는 ‘딥 드림(deep dream)’이라고 잘 알려진 기술을 확장하고 탐색하는 프로젝트이다. 이미 학습된 컨볼루션 네트워크(CNN: 합성곱 신경망) 구조에서 원하는 활성화 상태(activation state)에서 최적화 되고 있는 이미지 픽셀들을 보여주고 있다. 피드백으로 작동하는 딥 드림 비디오 역학을 주로 실험하는 것으로, 각 프레임은 이전 프레임에서 시작된다. 다채널 픽셀 그라디언트(변화도)를 동기화(마스킹)하고 미리 결정된 마스킹 패턴들과 믹싱함과 동시에 인풋 캔버스를 왜곡함으로써 새로운 미를 창조할 수 있다. 코건의 작업 방법들은 주로 마이크 타이카가 구글의 초기 딥 드립 프로젝트에서 최초로 실험했던 피드백, 캔버스 왜곡, 다채널의 그라디언트 믹싱 등에서 영감을 받았다. 이 작업의 생성 워크플로우는 현재 진행형이며, 앞으로의 작업은 더 일반화된 캔버스 왜곡 기능과 오리지널 이미지들을 마스킹하는 방법의 향상을 시도할 생각이다.