ブックマーク

GTC 2019 – NVIDIAのTuring GPUを解剖する 
https://www.excite.co.jp/news/article/Cobs_1894430/

モダンCPU命令のクロックサイクル数
https://qiita.com/aosho235/items/60bd41a5b41bcc3b6ea9

C/C++ ビルドのリファレンス
https://docs.microsoft.com/ja-jp/cpp/build/reference/c-cpp-building-reference?view=vs-2019
# Windows で C/C++ 開発をする場合は必読

CGのための確率・統計入門
https://qiita.com/mebiusbox2/items/1b69ccf5d76b173350e5

計算機数学I (2018) サポートページ
https://www.math.tsukuba.ac.jp/~terui/compmath1-2018
# 非常に勉強になりました

UE4のためのより良いゲーム設計を理解しよう!
https://www.slideshare.net/masahikonakamura50/ue4-137809570

Capturing Deep Learning Data for Neural Network Training
https://news.developer.nvidia.com/capturing-deep-learning-data-for-neural-network-training/

[最新論文]MirrorGANをKerasで実装した話
https://qiita.com/komiya-m/items/5eb4fabf648ec44e03d3

シリコンスタジオ 資料公開
https://www.siliconstudio.co.jp/rd/presentations/

ブックマーク

Linuxの基本の基本。Linuxの基本的なディレクトリ構成
https://oxynotes.com/?p=5987

Loss Functions for Neural Networks for Image Processing
https://arxiv.org/abs/1511.08861
# 画像処理ニューラルネットワークのための損失関数

A recent approach for subsurface scattering
https://computergraphics.stackexchange.com/questions/5214/a-recent-approach-for-subsurface-scattering/5238
# 少し前の stackexchange の投稿だが、SSS 実装の手法

When global_variables_initializer() is actually required
https://stackoverflow.com/questions/44299666/when-global-variables-initializer-is-actually-required
# いつ、global_variables_initializer のコールが必要か

[Unity]無限平面を描画する過程でGPUの理解を深める
https://qiita.com/yuji_yasuhara/items/158bab01cfff3c39214b
# 勉強になりました

NTTコミュニケーションズのソフトウェアエンジニア向け研修内容・資料を公開します
https://developer.ntt.com/ja/blog/7bd554e6-30df-4c33-9e94-7e4202bdf2c0

Stadiaのリアルタイムストリーミングを実現する技術
https://qiita.com/kkoiwai/items/584b7a9317afd3ca9406

32-bit to 16-bit Floating Point Conversion
https://stackoverflow.com/questions/1659440/32-bit-to-16-bit-floating-point-conversion
http://www.fox-toolkit.org/ftp/fasthalffloatconversion.pdf

TensorFlow Model Optimization Toolkit — Pruning API
https://blog.tensorflow.org/2019/05/tf-model-optimization-toolkit-pruning-API.html

Generative Adversarial Network とは――トップ研究者が解説
https://blogs.nvidia.co.jp/2017/06/21/generative-adversarial-network/

Photo Editing with Generative Adversarial Networks (Part 1)
https://devblogs.nvidia.com/photo-editing-generative-adversarial-networks-1/

Microsoft Windows 開発者ドキュメント

ゲームプログラミング
https://docs.microsoft.com/ja-jp/windows/uwp/gaming/getting-started?view=vs-2019

ゲーム プログラミング
https://docs.microsoft.com/ja-jp/windows/uwp/gaming/

Visual Studio での C++
https://docs.microsoft.com/ja-jp/cpp/overview/visual-cpp-in-visual-studio?view=vs-2019

従来の Windows デスクトップアプリケーシ
https://docs.microsoft.com/ja-jp/cpp/windows/walkthrough-creating-windows-desktop-applications-cpp?view=vs-2019

Visual Studio での C/C++ プロジェクトとビルドシステム
https://docs.microsoft.com/ja-jp/cpp/build/projects-and-build-systems-cpp?view=vs-2019

C++ でプログラミングする Windows の概要
https://docs.microsoft.com/ja-jp/cpp/windows/overview-of-windows-programming-in-cpp?view=vs-2019

ブックマーク

アカツキ ロジカルクリエイティブ
Logic05 XRの未来を見据えた技術とデザインの資産構築https://cgworld.jp/interview/201903-akatsuki%20.html

pix2pixの紹介 – 株式会社クロスコンパス
https://www.wantedly.com/companies/xcompass/post_articles/76117

ディ ープラーニングによ る 画像生成の最前線 (応用)
https://www.iieej.org/trans/20161118-shyuki_shimo.pdf

機械学習の情報を手法を中心にざっくり整理
https://qiita.com/ishizakiiii/items/f6909696c616fd6294ca

深層生成モデルライブラリ「Pixyz」にかける思い
https://www.wantedly.com/companies/weblab/post_articles/156907

StyleGAN: A Style-Based Generator Architecture for Generative Adversarial Networks
https://sakuma-dayo.hatenablog.com/entry/2019/03/06/201429

DeNA TecCon 2019
https://engineer.dena.jp/2019/03/dena-techcon-2019-best-talks.html

IIBMP2016 深層生成モデルによる表現学習
https://www.slideshare.net/pfi/iibmp2016-okanohara-deep-generative-models-for-representation-learning

京都大学集中講義:機械学習と深層学習の数理と応用
http://ibis.t.u-tokyo.ac.jp/suzuki/lecture/2018/

気になるブックマーク

A fast learning algorithm for deep belief nets
https://www.cs.toronto.edu/~hinton/absps/fastnc.pdf
トロント大学のオートエンコーダー

TensorFlow Liteのliteな話
https://qiita.com/hnakagawa/items/300e50134b03fb3e0350

An Intro to Physically Based Rendering for Artists and Programmers
https://www.grayolson.me/blog/posts/pbr-intro/

色:ヘキサコードから眼球まで
https://postd.cc/color/

Unityで機械学習する「ML-Agent」を色々と試して得た知見とか
http://tsubakit1.hateblo.jp/entry/2018/02/18/233000

MacでUnity ML-Agentsの環境を構築する
https://qiita.com/kai_kou/items/6478fa686ce1af5939d8

Port Royal Benchmark Adds NVIDIA DLSS For Improved Image Quality and Performance
https://www.nvidia.com/en-us/geforce/news/nvidia-dlss-3dmark-port-royal-benchmark/

スクウェア・エニックスにおける UNREAL ENGINE 4 を用いた人工知能 
https://www.youtube.com/watch?v=BV2GTGbSjq8&feature=youtu.be

技術的負債への後悔と返済
https://note.mu/timakin/n/nf7e2a70905d4%20https://qiita.com/Leonardo-mbc/items/3c365836acfd71a55185?u

apollo11号のソースコードを読みつつ
http://aerith7.hatenablog.com/entry/2016/12/21/171726

link集/3D Graphics
http://www.nbrains.net/php/pukiwiki/index.php?link%BD%B8%2F3D%20Graphics

NVIDIA Developer Blog
https://devblogs.nvidia.com/

ゲームでAIをトレーニングするジム「OpenAI Gym」の環境構築手順 on Mac OS X
https://qiita.com/shu223/items/a9cfe9107447b327b564

OpenAI Gym 入門
https://qiita.com/ishizakiiii/items/75bc2176a1e0b65bdd16

Qiita ishizakiiii
https://qiita.com/ishizakiiii

Introduction to Precomputed Realtime GI
https://unity3d.com/jp/learn/tutorials/topics/graphics/introduction-precomputed-realtime-gi