Papers in 100 Lines of Code

100行のコードの論文

100行のコードでの論文の実装。

実装された論文

[Maxout Networks]

• Maxoutネットワーク[arxiv]
• Ian J. Goodfellow、David Warde-Farley、Mehdi Mirza、Aaron Courville、Yoshua Bengio
• 2013-02-18

[ネットワークのネットワーク]

• ネットワークのネットワーク[arxiv]
• ミン・リン、Qiang Chen、Shuicheng Yan
• 2013-12-13

[深い補強学習でAtariをプレイ]

• 深い補強学習でアタリを演奏する[arxiv]
• Volodymyr Mnih、Koray Kavukcuoglu、David Silver、Alex Graves、Ioannis Antonoglou、Daan Wierstra、Martin Riedmiller
• 2013-12-19

[自動エンコード変異ベイズ]

• 自動エンコード変異ベイズ[arxiv]
• Diederik P Kingma、Max Welling
• 2013-12-20

[生成的敵対ネットワーク]

• 生成的敵対ネットワーク[arxiv]
• Ian J. Goodfellow、Jean Pouget-Abadie、Mehdi Mirza、Bing Xu、David Warde-Farley、Sherjil Ozair、Aaron Courville、Yoshua Bengio
• 2014-06-10

[条件付き生成敵網]

• 条件付き生成敵網[arxiv]
• Mehdi Mirza、Simon Osindero
• 2014-11-06

[アダム：確率的最適化の方法]

• アダム：確率的最適化の方法[arxiv]
• Diederik P. Kingma、ジミーBA
• 2014-12-22

[ニース：非線形独立コンポーネントの推定]

• ニース：非線形独立コンポーネントの推定[arxiv]
• ローラン・ディン、デビッド・クルーガー、ヨシュア・ベンギオ
• 2014-10-30

[深い補強学習による人間レベルの制御]

• 深い強化学習による人間レベルの制御[自然]
• Volodymyr Mnih、Koray Kavukcuoglu、David Silver、Andrei A. Rusu、Joel Veness、Marc G. Bellemare、Alex Graves、Martin Riedmiller、Andreas K. Fidjeland、Georg Ostrovski、Stig Petersen、Charles kikti Daan Wierstra、Shane Legg＆Demis Hassabis
• 2015-02-25

[非平衡熱力学を使用した深い監視されていない学習]

• 非平衡熱力学を使用した深い監視されていない学習[arxiv]
• Jascha Sohl-Dickstein、Eric A. Weiss、Niru Maheswaranathan、Surya Ganguli
• 2015-03-12

[正規化フローを伴う変分推論]

• 正規化フローとの変動推論[arxiv]
• ダニロ・ジメネス・レゼンデ、シャキール・モハメド
• 2015-05-21

[二重Qラーニングによる深い補強学習]

• ダブルQラーニングによる深い補強学習[arxiv]
• Hado Van Hasselt、Arthur Guez、David Silver
• 2015-09-22

[深い畳み込みの生成官能ネットワークを備えた監視されていない表現学習]

• 畳み込み生成敵ネットワーク[arxiv]
• アレック・ラドフォード、ルーク・メッツ、スミス・チンタラ
• 2015-11-19

[指数線形ユニット（ELU）による高速で正確な深いネットワーク学習]

• 指数線形ユニット（ELUS）による高速で正確な深いネットワーク学習
• Djork-ArnéClevert、Thomas Unterthiner、Sepp Hochreiter
• 2015-11-23

[敵対的に学んだ推論]

• 敵対的に学んだ推論[arxiv]
• Vincent Dumoulin、Ishmael Belghazi、Ben Poole、Olivier Mastropietro、Alex Lamb、Martin Arjovsky、Aaron Courville
• 2016-06-02

[ガンをトレーニングするための改善されたテクニック]

• ガンをトレーニングするための改善されたテクニック[arxiv]
• ティム・サリマンズ、イアン・グッドフェロー、ウォージチ・ザレンバ、ヴィッキー・チョン、アレック・ラドフォード、XIチェン
• 2016-06-10

[ガウス誤差線形ユニット（gelus）]

• ガウスエラー線形ユニット（gelus）[arxiv]
• ダン・ヘンドリック、ケビン・ギンペル
• 2016-06-27

[最小二乗生成官能ネットワーク]

• 最小二乗生成敵ネットワーク[arxiv]
• Xudong Mao、Qing Li、Haoran Xie、Raymond YK Lau、Zhen Wang、Stephen Paul Smolley
• 2016-11-13

[条件付き敵対ネットワークを備えた画像間翻訳]

• 条件付き敵対ネットワークを使用した画像間翻訳[arxiv]
• フィリップ・イソラ、ジュン・ヤン・チュウ、ティンフイ・Zhou、アレクセイA. efros
• 2016-11-21

[wasserstein gan]

• wasserstein gan [arxiv]
• Martin Arjovsky、Soumith Chintala、LéonBottou
• 2017-01-26

[ディープネットワークを迅速に適応させるためのモデルに依存しないメタ学習]

• ディープネットワークの迅速な適応のためのモデルに依存しないメタ学習[arxiv]
• チェルシー・フィン、ピーター・アブビール、セルゲイ・レヴァイン
• 2017-03-09

[サイクル一貫性のある敵対的ネットワークを使用した未発現画像から画像間翻訳]

• サイクル一貫性のある敵対的ネットワークを使用した未熟な画像から画像間翻訳[arxiv]
• Jun-Yan Zhu、Taesung Park、Phillip Isola、Alexei A. Efros
• 2017-03-30

[ワッサースタインガンの改善されたトレーニング]

• ワッサースタインガンの改善されたトレーニング[arxiv]
• Ishaan Gulrajani、Faruk Ahmed、Martin Arjovsky、Vincent Dumoulin、Aaron Courville
• 2017-03-31

[敵対的な特徴学習]

• 敵対的な特徴学習[arxiv]
• ジェフ・ドナヒュー、フィリップ・クレヘンビュール、トレバー・ダレル
• 2017-04-03

[自己正規化ニューラルネットワーク]

• 自己正規化ニューラルネットワーク[arxiv]
• GünterKlambauer、Thomas Unterthiner、Andreas Mayr、Sepp Hochreiter
• 2017-06-08

[近位ポリシー最適化アルゴリズム]

• 近位ポリシー最適化アルゴリズム[arxiv]
• ジョン・シュルマン、フィリップ・ウルスキー、プラフルラ・ダリワル、アレック・ラドフォード、オレグ・クリモフ
• 2017-08-28

[以前の深い画像]

• ディープイメージ事前[arxiv]
• Dmitry Ulyanov、Andrea Vedaldi、Victor Lempitsky
• 2017-11-29

[一次メタラーニングアルゴリズムについて]

• 一次メタラーニングアルゴリズム[arxiv]
• アレックス・ニコル、ジョシュア・アチアム、ジョン・シュルマン
• 2018-03-08

[シーケンシャルニューラルの可能性]

• シーケンシャルニューラルの尤度：自己回帰流を伴う高速尤度のない推論[arxiv]
• ジョージ・パパマカリオス、デビッド・C・スターラット、イアン・マレー
• 2018-05-18

[適応学習率以降の分散について]

• 適応学習率の分散およびそれを超えて[arxiv]
• Liyuan Liu、Haoming Jiang、Pengcheng He、Weizhu Chen、Xiaodong Liu、Jianfeng Gao、Jiawei Han
• 2019-08-08

[暗黙的な分化により数百万のハイパーパラメーターを最適化する]

• 暗黙の分化により数百万のハイパーパラメーターを最適化[PMLR]
• ジョナサン・ロレーヌ、ポール・ビコル、デビッド・デュベンー
• 2019-10-06

[周期的な活性化関数を備えた暗黙の神経表現]

• 周期的な活性化関数を備えた暗黙の神経表現[arxiv]
• ヴィンセントシッツマン、ジュリアンNPマーテル、アレクサンダーW.バーグマン、デビッドB.リンデル、ゴードンウェッツスタイン
• 2020-06-17

[フーリエ機能低次元ドメインでネットワークが高周波関数を学習できるようにする]

• フーリエ機能は、ネットワークが低次元のドメインで高周波関数を学習させます[arxiv]
• マシュー・タンシク、プラトゥル・P・スリニバサン、ベン・ミルデンホール、サラ・フリドヴィッチ・ケイル、ニシン・ラガヴァン、ウッカルシュ・シンハル、ラビ・ラマモールティ、ジョナサンT.バロン、レンNG
• 2020-06-18

[拡散確率モデルを除去]

• 拡散確率モデルを除去[arxiv]
• Jonathan Ho、Ajay Jain、Pieter Abbeel
• 2020-06-19

[償却されたおおよその比率推定器を備えた尤度なしMCMC]

• 償却されたおおよその比率推定器を備えた尤度なしMCMC [PMLR]
• Joeri Hermans、Volodimir Begy、Gilles Louppe
• 2020-06-26

[nerf：ビュー合成のためのニューラル放射輝度フィールドとしてシーンを表す]

• nerf：ビュー合成のためのニューラル放射輝度フィールドとしてシーンを表す[arxiv]
• ベン・ミルデンホール、プラトゥル・P・スリニバサン、マシュー・タンシク、ジョナサン・T・バロン、ラビ・ラマモールティ、レンNG
• 2020-08-03

[乗算フィルターネットワーク]

• 乗算フィルターネットワーク[OpenReview]
• Rizal Fathony、Anit Kumar Sahu、Devin Willmott、J Zico Kolter
• 2020-09-28

[座標ベースの神経表現を最適化するための初期化を学んだ]

• 座標ベースの神経表現を最適化するための初期化を学んだ[arxiv]
• マシュー・タンシク、ベン・ミルデンホール、テランス・ワン、ディビ・シュミット、プラトゥル・P・スリニバサン、ジョナサン・T・バロン、レンNG
• 2020-12-03

[FASTNERF：200fpsでの忠実度の高いニューラルレンダリング]

• FASTNERF：200fpsでの忠実度のニューラルレンダリング[arxiv]
• ステファン・J・ガービン、マレク・コワルスキー、マシュー・ジョンソン、ジェイミー・ショットン、ジュリエン・バレンティン
• 2021-03-18

[Kilonerf：数千の小さなMLPでニューラル放射輝度フィールドをスピードアップ]

• kilonerf：数千の小さなMLPでニューラル放射輝度フィールドをスピードアップ[arxiv]
• クリスチャン・レイザー、songyou peng、yiyi liao、アンドレアス・ガイガー
• 2021-03-25

[ニューラル放射輝度フィールドのリアルタイムレンダリングのためのプレノクリー]

• ニューラル放射輝度フィールドのリアルタイムレンダリングのためのプレノクリー[arxiv]
• アレックス・ユ、ルイロング・リー、マシュー・タンシク、ハオ・リー、レン・NG、アングジュ・カナザワ
• 2021-03-25

[nerf--：既知のカメラパラメーターのないニューラル放射輝度フィールド]

• nerf--：既知のカメラパラメーターのないニューラル放射輝度フィールド[arxiv]
• Zirui Wang、Shangzhe Wu、Weidi Xie、Min Chen、Victor Adrian Prisacariu
• 2021-02-14

[ガウス分布の間のグロモフワーザースタイン距離]

• ガウス分布間のグロモフワーザースタイン距離[arxiv]
• アントワーヌ・サルモナ、ジュリー・デロン、アグネーズ・デソルヌー
• 2021-08-16

[Plenoxels：ニューラルネットワークのない放射輝度フィールド]

• プレノキセル：ニューラルネットワークのない放射輝度フィールド[arxiv]
• アレックス・ユ、サラ・フリドビッチ・ケイル、マシュー・タンシック、Qinhong Chen、Benjamin Recht、Angjoo Kanazawa
• 2021-12-09

[Infonerf：少ないショットの神経体積レンダリングのレイエントロピー最小化]

• INFONERF：少数のショットニューラルボリュームレンダリングのレイエントロピー最小化[arxiv]
• Mijeong Kim、Seonguk Seo、Bohyung Han
• 2021-12-31

[マルチエリューションハッシュエンコーディングを備えたインスタントニューラルグラフィックスプリミティブ]

• インスタントニューラルグラフィックスプリミティブマルチソリューションハッシュエンコーディング[arxiv]
• トーマス・ミュラー、アレックス・エヴァンス、クリストフ・スケイド、アレクサンダー・ケラー
• 2022-01-16

[フローストレートで高速：修正フローでデータを生成および転送することを学ぶ]

• フローストレートで高速：修正フローでデータを生成および転送することを学ぶ[arxiv]
• Xingchao Liu、Chengyue Gong、Qiang Liu
• 2022-09-07

[K-Planes：空間、時間、外観における明示的な輝きフィールド]

• K-プレーン：空間、時間、外観における明示的な輝きフィールド[arxiv]
• サラ・フリドビッチ・ケイル、ジャコモ・メニャー、フレデリク・ウォーバーグ、ベンジャミン・レッチ、アングジュ・カナザワ
• 2023-01-24

[Freenerf：自由周波数の正規化による少数のショットニューラルレンダリングの改善]

• FREENERF：自由周波数の正規化で少数のショットニューラルレンダリングを改善[arxiv]
• ヤウェイ・ヤン、マルコ・パボン、ユエ・ワン
• 2023-03-13