README.txt

   1
   2 This is an implementation of a deep residual network for predicting
   3 the dynamics of 2D shapes.
   4
   5 This package is composed of two main parts: A simple 2d physics
   6 simulator called 'flatland' written in C++, to generate the data-set,
   7 and a deep residual network 'dyncnn' written in the Lua/Torch7
   8 framework.
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  10 You can run the reference experiment by executing the run.sh shell
  11 script. It will generate the data-set of 50k triplets of images, train
  12 the deep network, and output validation results every 100 epochs.
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  15 Francois Fleuret
  16 Oct 7, 2016
  17 Martigny