原创 SIGGRAPH 2016 papers

from http://kesen.realtimerendering.com/sig2016.html ACM Digital Library: ACM Transactions on Graphics (TOG) Volume 35

原创 SIGGRAPH 2014 papers

from http://kesen.realtimerendering.com/sig2014.html ACM Digital Library: ACM Transactions on Graphics (TOG) Volume 33

原创 判別模型 和 生成模型

轉自http://blog.sciencenet.cn/blog-248173-227964.html 【摘要】    - 生成模型:無窮樣本==》概率密度模型 = 產生模型==》預測    - 判別模型:有限樣本==》判別函數 = 預測

原创 “無中生有”計算機視覺探奇

轉自https://zhuanlan.zhihu.com/p/21341440 作者:魏秀參計算機視覺 (Computer Vision, CV) 是一門研究如何使機器“看”的科學。1963年來自MIT的Larry Roberts發表的該

原创 A Beginner's Guide to Recurrent Networks and LSTMs

from http://deeplearning4j.org/lstm.html A Beginner’s Guide to Recurrent Networks and LSTMs Contents Feedforward N

原创 SIGGRAPH 2015 papers

from http://kesen.realtimerendering.com/sig2015.html ACM Digital Library: ACM Transactions on Graphics (TOG) Volume 34

原创 Image Generation

轉自http://handong1587.github.io/deep_learning/2015/10/09/image-generation.html Papers Optimizing Neural Networks Tha

原创 深度學習和自然語言處理的注意機制和記憶模型

英文原文請參見attention-and-memory-in-deep-learning-and-nlp. 深度學習近期的一個趨勢是使用注意機制(Attention Mechanism),OpenAI研究負責人Ilya Sutskever