Papers in 100 Lines of Code

100 줄의 코드

100 줄의 코드로 논문 구현.

구현 된 논문

[Maxout 네트워크]

• Maxout 네트워크 [arxiv]
• Ian J. Goodfellow, David Warde-Farley, Mehdi Mirza, Aaron Courville, Yoshua Bengio
• 2013-02-18

[네트워크의 네트워크]

• 네트워크의 네트워크 [ARXIV]
• Min Lin, Qiang Chen, Shuicheng Yan
• 2013-12-13

[깊은 강화 학습으로 아타리 연주]

• 깊은 강화 학습과 함께 Atari 연주 [Arxiv]
• Volodymyr Mnih, Koray Kavukcuoglu, David Silver, Alex Graves, Ioannis Antonoglou, Daan Wierstra, Martin Riedmiller
• 2013-12-19

[자동 인코딩 변형 베이어]

• 자동 인코딩 변형 베이에 [ARXIV]
• Diederik P Kingma, Max Welling
• 2013-12-20

[생성 적대적 네트워크]

• 생성 적대적 네트워크 [arxiv]
• Ian J. Goodfellow, Jean Pouget-Abadie, Mehdi Mirza, Bing Xu, David Warde-Farley, Sherjil Ozair, Aaron Courville, Yoshua Bengio
• 2014-06-10

[조건부 생성 적대적 그물]

• 조건부 생성 적대적 그물 [arxiv]
• Mehdi Mirza, Simon Osindero
• 2014-11-06

[Adam : 확률 적 최적화를위한 방법]

• Adam : 확률 론적 최적화 방법 [arxiv]
• Diederik P. Kingma, 지미 바
• 2014-12-22

[NICE : 비선형 독립 구성 요소 추정]

• NICE : 비선형 독립 구성 요소 추정 [ARXIV]
• Laurent Dinh, David Krueger, Yoshua Bengio
• 2014-10-30

[심층 강화 학습을 통한 인간 수준의 통제]

• 깊은 강화 학습을 통한 인간 수준의 통제 [자연]
• 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 Beattie, Amir Sadik, Ioannis Antonoglou, Helen King, Dhang, Dhang, Dharanoglou. Wierstra, Shane Legg & Demis Hassabis
• 2015-02-25

[비평 형 열역학을 이용한 깊은 감독 학습]

• 비평 형 열역학을 사용한 깊은 감독 학습 [ARXIV]
• Jascha Sohl-Dickstein, Eric A. Weiss, Niru Maheswaranathan, Surya Ganguli
• 2015-03-12

[정규화 흐름에 대한 변동 추론]

• 정규화 흐름에 대한 변동 추론 [arxiv]
• Danilo Jimenez Rezende, Shakir Mohamed
• 2015-05-21

[이중 Q- 러닝을 가진 깊은 강화 학습]

• 이중 Q- 러닝 [ARXIV]이있는 깊은 강화 학습
• Hado van Hasselt, Arthur Guez, David Silver
• 2015-09-22

[심도있는 컨볼 루션 생성 적대적 네트워크를 가진 감독되지 않은 표현 학습]

• 컨볼 루션 생성 적대적 네트워크 [arxiv]
• Alec Radford, Luke Metz, Soumith Chintala
• 2015-11-19

[지수 선형 단위 (ELUS)에 의한 빠르고 정확한 딥 네트워크 학습]]]

• 지수 선형 단위 (ELUS)에 의한 빠르고 정확한 딥 네트워크 학습 [ARXIV]
• Djork-Arné Clevert, Thomas Unterthiner, Sepp Hochreiter
• 2015-11-23

[반대 학적으로 배운 추론]

• 반대 학적으로 배운 추론 [arxiv]
• Vincent Dumoulin, Ishmael Belghazi, Ben Poole, Olivier Mastropietro, Alex Lamb, Martin Arjovsky, Aaron Courville
• 2016-06-02

[GAN을위한 개선 된 기술]

• 개선을위한 개선 된 기술 [ARXIV]
• Tim Salimans, Ian Goodfellow, Wojciech Zaremba, Vicki Cheung, Alec Radford, Xi Chen
• 2016-06-10

[가우스 오류 선형 단위 (gelus)]

• 가우스 오류 선형 단위 (gelus) [arxiv]
• Dan Hendrycks, Kevin Gimpel
• 2016-06-27

[최소 제곱 생성 적대 네트워크]

• 최소 제곱 생성 적대 네트워크 [Arxiv]
• Xudong Mao, Qing Li, Haoran Xie, Raymond Yk Lau, Zhen Wang, Stephen Paul Smolley
• 2016-11-13

[조건부 적대적 네트워크를 사용한 이미지 대 이미지 변환]

• 조건부 적대적 네트워크를 사용한 이미지 대 이미지 변환 [ARXIV]
• Phillip Isola, Jun-Yan Zhu, Tinghui Zhou, Alexei A. Efros
• 2016-11-21

[Wasserstein Gan]

• Wasserstein Gan [Arxiv]
• Martin Arjovsky, Soumith Chintala, Léon Bottou
• 2017-01-26

[심층 네트워크의 빠른 적응을위한 모델 공유 메타 학습]

• 깊은 네트워크의 빠른 적응을위한 모델 공유 메타 학습 [ARXIV]
• Chelsea Finn, Pieter Abbeel, Sergey Levine
• 2017-03-09

[사이클이 일관성있는 대적 네트워크를 사용한 짝을 이루지 않은 이미지 대 이미지 변환]

• 사이클 일관성 대적 네트워크를 사용한 짝을 이루지 않은 이미지 투 이미지 변환 [ARXIV]
• Jun-Yan Zhu, Taesung Park, Phillip Isola, Alexei A. Efros
• 2017-03-30

[Wasserstein Gans의 개선 된 훈련]

• Wasserstein Gans의 개선 된 훈련 [Arxiv]
• Ishaan Gulrajani, Faruk Ahmed, Martin Arjovsky, Vincent Dumoulin, Aaron Courville
• 2017-03-31

[적대적 특징 학습]

• 적대적 기능 학습 [arxiv]
• Jeff Donahue, Philipp Krähenbühl, Trevor Darrell
• 2017-04-03

[자기 정상화 신경망]

• 자체 정규화 신경망 [arxiv]
• Günter Klambauer, Thomas Unterthiner, Andreas Mayr, Sepp Hochreiter
• 2017-06-08

[근위 정책 최적화 알고리즘]

• 근위 정책 최적화 알고리즘 [ARXIV]
• John Schulman, Filip Wolski, Prafulla Dhariwal, Alec Radford, Oleg Klimov
• 2017-08-28

[Deep Image Prior]

• Deep Image Prior [Arxiv]
• Dmitry Ulyanov, Andrea Vedaldi, Victor Lempitsky
• 2017-11-29

[1 차 메타 학습 알고리즘에]

• 1 차 메타 학습 알고리즘 [ARXIV]
• Alex Nichol, Joshua Achiam, John Schulman
• 2018-03-08

[순차적 신경 가능성]

• 순차적 신경 가능성 :자가 회귀 흐름에 대한 빠른 우도가없는 추론 [arxiv]
• George Papamakarios, David C. Sterratt, Iain Murray
• 2018-05-18

[적응 학습 속도의 차이와 그 너머]

• 적응 학습 속도의 차이와 [arxiv]
• liyuan liu, haoming jiang, pengcheng he, weizhu chen, xiaodong liu, jianfeng gao, jiawei han
• 2019-08-08

[암시 적 분화에 의해 수백만의 초 파라미터 최적화]

• 암시 적 분화에 의해 수백만의 초 파라미터 최적화 [PMLR]
• Jonathan Lorraine, Paul Vicol, David Duvenaud
• 2019-10-06

[주기적인 활성화 기능을 가진 암시 적 신경 표현]

• 주기적인 활성화 기능을 가진 암시 적 신경 표현 [ARXIV]
• Vincent Sitzmann, Julien NP Martel, Alexander W. Bergman, David B. Lindell, Gordon Wetzstein
• 2020-06-17

[푸리에 기능은 네트워크가 저 차원 도메인에서 고주파수 기능을 학습 할 수 있도록합니다.]

• 푸리에 기능은 네트워크가 저 차원 도메인에서 고주파수 기능을 학습 할 수 있도록합니다 [ARXIV]
• Matthew Tancik, Pratul P. Srinivasan, Ben Mildenhall, Sara Fridovich-Keil, Nithin Raghavan, Utkarsh Singhal, Ravi Ramamoorthi, Jonathan T. Barron, Ren NG
• 2020-06-18

[비난 확산 확률 모델]

• 비난 확산 확률 모델 [arxiv]
• Jonathan Ho, Ajay Jain, Pieter Abbeel
• 2020-06-19

[상각 된 대략적인 비율 추정기를 가진 우도가없는 MCMC]

• 상각 된 근사 비율 추정기를 가진 우도가없는 MCMC [PMLR]
• Joeri Hermans, Volodimir Begy, Gilles Louppe
• 2020-06-26

[NERF : 뷰 합성을위한 신경 방사선 필드로 장면을 나타내는 장면]

• NERF : 뷰 합성을위한 신경 방사선으로 장면을 나타내는 장면 [ARXIV]
• Ben Mildenhall, Pratul P. Srinivasan, Matthew Tancik, Jonathan T. Barron, Ravi Ramamoorthi, Ren Ng
• 2020-08-03

[곱셈 필터 네트워크]

• 곱셈 필터 네트워크 [OpenReview]
• Rizal Fathony, Anit Kumar Sahu, Devin Willmott, J Zico Kolter
• 2020-09-28

[좌표 기반 신경 표현을 최적화하기위한 초기화 배운]

• 좌표 기반 신경 표현을 최적화하기위한 초기화를 배웠습니다 [ARXIV]
• Matthew Tancik, Ben Mildenhall, Terrance Wang, Divi Schmidt, Pratul P. Srinivasan, Jonathan T. Barron, Ren NG
• 2020-12-03

[Fastnerf : 200fps에서 고 충실도 신경 렌더링]

• FASTNERF : 200fps에서 고 충실도 신경 렌더링 [ARXIV]
• Stephan J. Garbin, Marek Kowalski, Matthew Johnson, Jamie Shotton, Julien Valentin
• 2021-03-18

[Kilonerf : 수천 개의 작은 MLP로 신경 방사선을 속도로 높이기]

• Kilonerf : 수천 개의 작은 MLPS로 신경 방사장 속도를 높이고 [ARXIV]
• Christian Reiser, Songyou Peng, Yiyi Liao, Andreas Geiger
• 2021-03-25

[신경 방사 분야의 실시간 렌더링을위한 Plenoctrees]

• 신경 방사 분야의 실시간 렌더링을위한 Plenoctrees [ARXIV]
• Alex Yu, Ruilong Li, Matthew Tancik, Hao Li, Ren NG, Angjoo Kanazawa
• 2021-03-25

[NERF-- : 알려진 카메라 매개 변수가없는 신경 방사 필드]

• NERF-- : 알려진 카메라 매개 변수가없는 신경 방사선 필드 [ARXIV]
• Zirui Wang, Shangzhe Wu, Weidi Xie, Min Chen, Victor Adrian Prisacariu
• 2021-02-14

[가우스 분포 사이의 Gromov-Wasserstein 거리]

• 가우스 분포 사이의 Gromov-Wasserstein 거리 [ARXIV]
• Antoine Salmona, Julie Delon, Agnès Desolneux
• 2021-08-16

[Plenoxels : 신경망이없는 Radiance Fields]

• 플레 옥셀 : 신경망이없는 방사선 분야 [ARXIV]
• Alex Yu, Sara Fridovich-Keil, Matthew Tancik, Qinhong Chen, Benjamin Reht, Angjoo Kanazawa
• 2021-12-09

[Infonerf : 소수의 신경 부피 렌더링에 대한 Ray Entropy Minimization]

• Infonerf : 소수의 신경 부피 렌더링에 대한 Ray Entropy 최소화 [ARXIV]
• Mijeong Kim, Seonguk Seo, Bohyung Han
• 2021-12-31

[다중 레스 솔루션 해시 인코딩을 가진 즉각적인 신경 그래픽 프리미티브]

• 다중 레스 솔루션 해시 인코딩을 가진 인스턴트 신경 그래픽 프리미티브 [ARXIV]
• Thomas Müller, Alex Evans, Christoph Schied, Alexander Keller
• 2022-01-16

[흐름 스트레이트 및 빠른 : 정류 된 흐름으로 데이터를 생성하고 전송하는 법을 배우기]

• 스트레이트 및 빠른 흐름 : 정류 된 흐름으로 데이터를 생성하고 전송하는 법을 배우십시오 [ARXIV]
• Xingchao Liu, Chengyue Gong, Qiang Liu
• 2022-09-07

[K- 계획 : 공간, 시간 및 외관의 명시 적 방사선 필드]

• K- 계획 : 공간, 시간 및 외관의 명시 적 방사선 필드 [Arxiv]
• Sara Fridovich-Keil, Giacomo Meeti, Frederik Warburg, Benjamin Reht, Angjoo Kanazawa
• 2023-01-24

[Freenerf : 자유 주파수 정규화로 소수의 신경 렌더링 개선]

• Freenerf : 자유 주파수 정규화로 소수의 신경 렌더링 개선 [ARXIV]
• Jiawei Yang, Marco Pavone, Yue Wang
• 2023-03-13