gitextract_l2_0ktdc/

├── .travis.yml
├── CONTRIBUTING.md
├── LICENSE
├── PrediNet/
│   ├── PrediNet.ipynb
│   ├── README.md
│   ├── mini_3task_col_patts_hexos.npz
│   ├── mini_3task_col_patts_pentos.npz
│   ├── mini_3task_col_patts_stripes.npz
│   ├── mini_between_hexos.npz
│   ├── mini_between_pentos.npz
│   └── mini_between_stripes.npz
├── README.md
├── __init__.py
├── adversarial_robustness/
│   ├── README.md
│   ├── iclrw2021data/
│   │   └── README.md
│   ├── iclrw2021doing/
│   │   └── README.md
│   ├── jax/
│   │   ├── attacks.py
│   │   ├── datasets.py
│   │   ├── eval.py
│   │   ├── experiment.py
│   │   ├── experiment_test.py
│   │   ├── model_zoo.py
│   │   ├── train.py
│   │   └── utils.py
│   ├── pytorch/
│   │   ├── README.md
│   │   ├── eval.py
│   │   └── model_zoo.py
│   ├── requirements.txt
│   └── run.sh
├── affordances_theory/
│   ├── AffordancesInContinuousEnvironment.ipynb
│   ├── AffordancesInDiscreteEnvironment.ipynb
│   ├── README.md
│   └── requirements.txt
├── alphafold_casp13/
│   ├── README.md
│   ├── asa_output.py
│   ├── config_dict.py
│   ├── contacts.py
│   ├── contacts_dataset.py
│   ├── contacts_experiment.py
│   ├── contacts_network.py
│   ├── distogram_io.py
│   ├── ensemble_contact_maps.py
│   ├── parsers.py
│   ├── paste_contact_maps.py
│   ├── requirements.txt
│   ├── run_eval.sh
│   ├── secstruct.py
│   ├── test_domains.txt
│   ├── train_domains.txt
│   ├── two_dim_convnet.py
│   └── two_dim_resnet.py
├── avae/
│   ├── README.md
│   ├── checkpointer.py
│   ├── data_iterators.py
│   ├── decoders.py
│   ├── encoders.py
│   ├── kl.py
│   ├── requirements.txt
│   ├── run.sh
│   ├── train.py
│   ├── train_main.py
│   ├── types.py
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├── bigbigan/
│   └── README.md
├── box_arrangement/
│   ├── README.md
│   ├── __init__.py
│   ├── dmlab_assets.py
│   ├── explore.py
│   ├── predicate_task.py
│   ├── predicate_task_test.py
│   ├── predicates.py
│   ├── setup.py
│   └── task_examples.py
├── byol/
│   ├── README.md
│   ├── byol_experiment.py
│   ├── configs/
│   │   ├── __init__.py
│   │   ├── byol.py
│   │   └── eval.py
│   ├── eval_experiment.py
│   ├── main_loop.py
│   ├── main_loop_test.py
│   ├── requirements.txt
│   ├── setup.py
│   └── utils/
│       ├── __init__.py
│       ├── augmentations.py
│       ├── checkpointing.py
│       ├── dataset.py
│       ├── helpers.py
│       ├── networks.py
│       ├── optimizers.py
│       └── schedules.py
├── cadl/
│   ├── README.md
│   ├── common.proto
│   ├── constraints.proto
│   ├── download_dataset.sh
│   ├── entities.proto
│   └── example.proto
├── catch_carry/
│   ├── README.md
│   ├── __init__.py
│   ├── arm_opener.py
│   ├── ball_toss.py
│   ├── explore.py
│   ├── mocap_data.h5
│   ├── mocap_data.py
│   ├── props.py
│   ├── setup.py
│   ├── task_examples.py
│   ├── trajectories.py
│   └── warehouse.py
├── causal_reasoning/
│   ├── Causal_Reasoning_in_Probability_Trees.ipynb
│   └── README.md
├── cmtouch/
│   ├── CMTouch_Dataset_Visulization.ipynb
│   ├── README.md
│   └── download_datasets.sh
├── continual_learning/
│   ├── README.md
│   └── encoders_and_ensembles.ipynb
├── counterfactual_fairness/
│   ├── README.md
│   ├── adult.py
│   ├── adult_pscf.py
│   ├── adult_pscf_config.py
│   ├── causal_network.py
│   ├── download_dataset.sh
│   ├── requirements.txt
│   ├── run_adult_pscf.sh
│   ├── utils.py
│   └── variational.py
├── cs_gan/
│   ├── README.md
│   ├── cs.py
│   ├── file_utils.py
│   ├── gan.py
│   ├── image_metrics.py
│   ├── main.py
│   ├── main_cs.py
│   ├── main_ode.py
│   ├── nets.py
│   ├── requirements.txt
│   ├── run.sh
│   ├── run_ode.sh
│   ├── tests/
│   │   └── gan_test.py
│   └── utils.py
├── curl/
│   ├── README.md
│   ├── layers.py
│   ├── model.py
│   ├── requirements.txt
│   ├── train_main.py
│   ├── train_sup.py
│   ├── train_unsup.py
│   ├── training.py
│   ├── unit_test.py
│   └── utils.py
├── density_functional_approximation_dm21/
│   ├── .bazelrc
│   ├── .bazelversion
│   ├── BUILD.bazel
│   ├── README.md
│   ├── WORKSPACE.bazel
│   ├── cc/
│   │   ├── dm21_aot_compiled_example.cc
│   │   ├── dm21_aot_compiled_example.h
│   │   └── run_dm21_aot_compiled_example.cc
│   ├── density_functional_approximation_dm21/
│   │   ├── __init__.py
│   │   ├── checkpoints/
│   │   │   ├── DM21/
│   │   │   │   ├── saved_model.pb
│   │   │   │   ├── smart_module.pb
│   │   │   │   ├── tfhub_module.pb
│   │   │   │   └── variables/
│   │   │   │       ├── variables.data-00000-of-00001
│   │   │   │       └── variables.index
│   │   │   ├── DM21m/
│   │   │   │   ├── saved_model.pb
│   │   │   │   ├── smart_module.pb
│   │   │   │   ├── tfhub_module.pb
│   │   │   │   └── variables/
│   │   │   │       ├── variables.data-00000-of-00001
│   │   │   │       └── variables.index
│   │   │   ├── DM21mc/
│   │   │   │   ├── saved_model.pb
│   │   │   │   ├── smart_module.pb
│   │   │   │   ├── tfhub_module.pb
│   │   │   │   └── variables/
│   │   │   │       ├── variables.data-00000-of-00001
│   │   │   │       └── variables.index
│   │   │   └── DM21mu/
│   │   │       ├── saved_model.pb
│   │   │       ├── smart_module.pb
│   │   │       ├── tfhub_module.pb
│   │   │       └── variables/
│   │   │           ├── variables.data-00000-of-00001
│   │   │           └── variables.index
│   │   ├── compute_hfx_density.py
│   │   ├── compute_hfx_density_test.py
│   │   ├── export_saved_model.py
│   │   ├── neural_numint.py
│   │   └── neural_numint_test.py
│   ├── external/
│   │   └── tf_bazel.patch
│   ├── requirements.txt
│   ├── requirements_aot_compilation.txt
│   ├── run.sh
│   └── setup.py
├── enformer/
│   ├── README.md
│   ├── attention_module.py
│   ├── enformer-training.ipynb
│   ├── enformer-usage.ipynb
│   ├── enformer.py
│   ├── enformer_test.py
│   └── requirements.txt
├── ensemble_loss_landscape/
│   ├── README.md
│   └── cifar10_medium_cnn_experiments.ipynb
├── functional_regularisation_for_continual_learning/
│   ├── README.md
│   └── frcl.ipynb
├── fusion_tcv/
│   ├── README.md
│   ├── agent.py
│   ├── combiners.py
│   ├── combiners_test.py
│   ├── environment.py
│   ├── experiments.py
│   ├── experiments_test.py
│   ├── fge_octave.py
│   ├── fge_state.py
│   ├── named_array.py
│   ├── named_array_test.py
│   ├── noise.py
│   ├── param_variation.py
│   ├── ref_gen.py
│   ├── references.py
│   ├── references_main.py
│   ├── requirements.txt
│   ├── rewards.py
│   ├── rewards_used.py
│   ├── run_loop.py
│   ├── shape.py
│   ├── shapes_known.py
│   ├── targets.py
│   ├── tcv_common.py
│   ├── terminations.py
│   ├── trajectory.py
│   ├── transforms.py
│   └── transforms_test.py
├── galaxy_mergers/
│   ├── README.md
│   ├── antennae_helpers.py
│   ├── config.py
│   ├── evaluator.py
│   ├── helpers.py
│   ├── interpretability_helpers.py
│   ├── losses.py
│   ├── main.py
│   ├── model.py
│   ├── preprocessing.py
│   └── requirements.txt
├── gated_linear_networks/
│   ├── README.md
│   ├── base.py
│   ├── bernoulli.py
│   ├── bernoulli_test.py
│   ├── colabs/
│   │   ├── README.md
│   │   └── dendritic_gated_network.ipynb
│   ├── examples/
│   │   ├── bernoulli_mnist.py
│   │   ├── utils.py
│   │   └── utils_test.py
│   ├── gaussian.py
│   ├── gaussian_test.py
│   ├── requirements.txt
│   └── run.sh
├── geomancer/
│   ├── README.md
│   ├── data_writer.py
│   ├── geomancer.py
│   ├── geomancer_test.py
│   ├── run.sh
│   ├── setup.py
│   └── train.py
├── glassy_dynamics/
│   ├── README.md
│   ├── apply_binary.py
│   ├── checkpoints/
│   │   ├── t044_s09.ckpt.data-00000-of-00001
│   │   ├── t044_s09.ckpt.index
│   │   └── t044_s09.ckpt.meta
│   ├── graph_model.py
│   ├── graph_model_test.py
│   ├── requirements.txt
│   ├── testdata/
│   │   ├── test_large.pickle
│   │   └── test_small.pickle
│   ├── train.py
│   ├── train_binary.py
│   ├── train_test.py
│   └── train_using_jax.py
├── graph_matching_networks/
│   ├── README.md
│   ├── graph_matching_networks.ipynb
│   └── requirements.txt
├── hierarchical_probabilistic_unet/
│   ├── HPU_Net.ipynb
│   ├── README.md
│   ├── geco_utils.py
│   ├── model.py
│   ├── model_test.py
│   ├── run.sh
│   ├── setup.py
│   └── unet_utils.py
├── hierarchical_transformer_memory/
│   ├── README.md
│   ├── hierarchical_attention/
│   │   ├── htm_attention.py
│   │   └── htm_attention_test.py
│   ├── pycolab_ballet/
│   │   ├── ballet_environment.py
│   │   ├── ballet_environment_core.py
│   │   └── ballet_environment_test.py
│   └── requirements.txt
├── himo/
│   ├── README.md
│   └── himo_example.ipynb
├── iodine/
│   ├── Eval.ipynb
│   ├── README.md
│   ├── configurations.py
│   ├── download_checkpoints.sh
│   ├── main.py
│   ├── modules/
│   │   ├── __init__.py
│   │   ├── data.py
│   │   ├── decoder.py
│   │   ├── distributions.py
│   │   ├── factor_eval.py
│   │   ├── iodine.py
│   │   ├── networks.py
│   │   ├── plotting.py
│   │   ├── refinement.py
│   │   └── utils.py
│   ├── requirements.txt
│   ├── run.sh
│   └── test_data/
│       └── tetrominoes_mini.tfrecords
├── kfac_ferminet_alpha/
│   ├── README.md
│   ├── __init__.py
│   ├── curvature_blocks.py
│   ├── distributions.py
│   ├── estimator.py
│   ├── example.py
│   ├── layers_and_loss_tags.py
│   ├── loss_functions.py
│   ├── optimizer.py
│   ├── requirements.txt
│   ├── run.sh
│   ├── setup.py
│   ├── tag_graph_matcher.py
│   ├── tests/
│   │   ├── common.py
│   │   ├── graph_matcher_test.py
│   │   └── tracer_test.py
│   ├── tracer.py
│   └── utils.py
├── learned_free_energy_estimation/
│   └── README.md
├── learning_to_simulate/
│   ├── README.md
│   ├── connectivity_utils.py
│   ├── download_dataset.sh
│   ├── graph_network.py
│   ├── learned_simulator.py
│   ├── model_demo.py
│   ├── noise_utils.py
│   ├── reading_utils.py
│   ├── render_rollout.py
│   ├── requirements.txt
│   ├── run.sh
│   └── train.py
├── memo/
│   ├── README.md
│   └── load_memo_data.ipynb
├── meshgraphnets/
│   ├── README.md
│   ├── cfd_eval.py
│   ├── cfd_model.py
│   ├── cloth_eval.py
│   ├── cloth_model.py
│   ├── common.py
│   ├── core_model.py
│   ├── dataset.py
│   ├── download_dataset.sh
│   ├── normalization.py
│   ├── plot_cfd.py
│   ├── plot_cloth.py
│   ├── requirements.txt
│   ├── run.sh
│   └── run_model.py
├── mmv/
│   ├── README.md
│   ├── config.py
│   ├── eval_ucf101.py
│   ├── models/
│   │   ├── mm_embeddings.py
│   │   ├── normalization.py
│   │   ├── resnet.py
│   │   ├── s3d.py
│   │   ├── s3d_test.py
│   │   ├── tsm_resnet.py
│   │   ├── tsm_resnet_test.py
│   │   ├── tsm_utils.py
│   │   ├── tsm_utils_test.py
│   │   └── types.py
│   ├── requirements.txt
│   └── utils/
│       ├── checkpoint.py
│       └── ucf101_dataset.py
├── neural_mip_solving/
│   └── README.md
├── nfnets/
│   ├── README.md
│   ├── agc_optax.py
│   ├── autoaugment.py
│   ├── base.py
│   ├── dataset.py
│   ├── experiment.py
│   ├── experiment_nf_regnets.py
│   ├── experiment_nfnets.py
│   ├── fixup_resnet.py
│   ├── nf_regnet.py
│   ├── nf_resnet.py
│   ├── nfnet.py
│   ├── nfnet_demo_colab.ipynb
│   ├── optim.py
│   ├── requirements.txt
│   ├── resnet.py
│   ├── run.sh
│   ├── skipinit_resnet.py
│   ├── test.py
│   └── utils.py
├── noisy_label/
│   ├── README.md
│   └── noisy_label_datasets_and_rater_features.ipynb
├── nowcasting/
│   ├── Open_sourced_dataset_and_model_snapshot_for_precipitation_nowcasting.ipynb
│   └── README.md
├── object_attention_for_reasoning/
│   ├── README.md
│   ├── model.py
│   ├── requirements.txt
│   ├── run_model.py
│   └── transformer.py
├── ode_gan/
│   ├── README.md
│   └── odegan_mog16.ipynb
├── ogb_lsc/
│   ├── README.md
│   ├── mag/
│   │   ├── README.md
│   │   ├── batching_utils.py
│   │   ├── config.py
│   │   ├── csr_builder.py
│   │   ├── data_utils.py
│   │   ├── datasets.py
│   │   ├── download_mag.py
│   │   ├── ensemble_predictions.py
│   │   ├── experiment.py
│   │   ├── generate_validation_splits.py
│   │   ├── losses.py
│   │   ├── models.py
│   │   ├── neighbor_builder.py
│   │   ├── organize_data.sh
│   │   ├── pca_builder.py
│   │   ├── requirements.txt
│   │   ├── run_preprocessing.sh
│   │   ├── run_pretrained_eval.sh
│   │   ├── run_training.sh
│   │   ├── schedules.py
│   │   ├── split_and_save_indices.py
│   │   └── sub_sampler.py
│   └── pcq/
│       ├── README.md
│       ├── batching_utils.py
│       ├── config.py
│       ├── conformer_utils.py
│       ├── dataset_utils.py
│       ├── datasets.py
│       ├── download_pcq.py
│       ├── ensemble_predictions.py
│       ├── experiment.py
│       ├── generate_conformer_features.py
│       ├── generate_validation_splits.py
│       ├── model.py
│       ├── requirements.txt
│       ├── run_preprocessing.sh
│       ├── run_pretrained_eval.sh
│       └── run_training.sh
├── option_keyboard/
│   ├── README.md
│   ├── auto_reset_environment.py
│   ├── configs.py
│   ├── dqn_agent.py
│   ├── environment_wrappers.py
│   ├── experiment.py
│   ├── gpe_gpi_experiments/
│   │   ├── eval_keyboard_fig5.py
│   │   ├── generate_figures.ipynb
│   │   ├── regressed_agent.py
│   │   ├── run_dqn_fig4b.py
│   │   ├── run_dqn_fig5.py
│   │   ├── run_regressed_w_fig4b.py
│   │   ├── run_regressed_w_fig4c.py
│   │   ├── run_regressed_w_with_phi_fig4c.py
│   │   ├── run_true_w_fig4.py
│   │   ├── run_true_w_fig6.py
│   │   ├── train_keyboard.py
│   │   ├── train_keyboard_with_phi.py
│   │   └── train_phi_model.py
│   ├── keyboard_agent.py
│   ├── keyboard_utils.py
│   ├── requirements.txt
│   ├── run.sh
│   ├── run_dqn.py
│   ├── run_dqn_test.py
│   ├── run_ok.py
│   ├── run_ok_test.py
│   ├── scavenger.py
│   └── smart_module.py
├── perceiver/
│   ├── README.md
│   ├── bytes_tokenizer.py
│   ├── colabs/
│   │   ├── imagenet_classification.ipynb
│   │   ├── masked_language_modelling.ipynb
│   │   ├── optical_flow.ipynb
│   │   └── video_autoencoding.ipynb
│   ├── io_processors.py
│   ├── io_processors_test.py
│   ├── perceiver.py
│   ├── position_encoding.py
│   ├── requirements.txt
│   └── train/
│       ├── autoaugment.py
│       ├── dataset.py
│       ├── experiment.py
│       ├── launch_local.sh
│       └── utils.py
├── physics_inspired_models/
│   ├── README.md
│   ├── __init__.py
│   ├── eval_metric.py
│   ├── integrators.py
│   ├── jaxline_configs.py
│   ├── jaxline_train.py
│   ├── launch_all.sh
│   ├── launch_local.sh
│   ├── metrics.py
│   ├── models/
│   │   ├── __init__.py
│   │   ├── autoregressive.py
│   │   ├── base.py
│   │   ├── common.py
│   │   ├── deterministic_vae.py
│   │   ├── dynamics.py
│   │   └── networks.py
│   ├── requirements.txt
│   ├── setup.py
│   └── utils.py
├── physics_planning_games/
│   ├── README.md
│   ├── board_games/
│   │   ├── __init__.py
│   │   ├── _internal/
│   │   │   ├── arenas.py
│   │   │   ├── boards.py
│   │   │   ├── observations.py
│   │   │   ├── pieces.py
│   │   │   ├── pieces_test.py
│   │   │   ├── registry.py
│   │   │   └── tags.py
│   │   ├── board_games_test.py
│   │   ├── go.py
│   │   ├── go_logic.py
│   │   ├── go_logic_test.py
│   │   ├── jaco_arm_board_game.py
│   │   ├── logic_base.py
│   │   ├── tic_tac_toe.py
│   │   ├── tic_tac_toe_logic.py
│   │   └── tic_tac_toe_logic_test.py
│   ├── explore.py
│   ├── mujoban/
│   │   ├── __init__.py
│   │   ├── boxoban.py
│   │   ├── mujoban.py
│   │   ├── mujoban_level.py
│   │   ├── mujoban_level_test.py
│   │   ├── mujoban_pad.py
│   │   ├── mujoban_test.py
│   │   └── props.py
│   └── requirements.txt
├── pitfalls_static_language_models/
│   └── README.md
├── polygen/
│   ├── README.md
│   ├── data_utils.py
│   ├── meshes/
│   │   ├── cone.obj
│   │   ├── cube.obj
│   │   ├── cylinder.obj
│   │   └── icosphere.obj
│   ├── model_test.py
│   ├── modules.py
│   ├── run.sh
│   ├── sample-pretrained.ipynb
│   ├── setup.py
│   └── training.ipynb
├── powerpropagation/
│   ├── README.md
│   └── powerpropagation.ipynb
├── rapid_task_solving/
│   ├── README.md
│   ├── memory_planning_game.py
│   ├── one_shot_streetlearn.py
│   └── requirements.txt
├── regal/
│   └── README.md
├── rl_unplugged/
│   ├── README.md
│   ├── atari.py
│   ├── atari_dqn.ipynb
│   ├── atari_example.py
│   ├── bsuite.ipynb
│   ├── dm_control_suite.py
│   ├── dm_control_suite_crr.ipynb
│   ├── dm_control_suite_d4pg.ipynb
│   ├── dm_control_suite_example.py
│   ├── dmlab_r2d2.ipynb
│   ├── networks.py
│   ├── requirements.txt
│   ├── rwrl.py
│   ├── rwrl_d4pg.ipynb
│   └── rwrl_example.py
├── satore/
│   ├── Clause.rkt
│   ├── README.md
│   ├── clause-format.rkt
│   ├── clause.rkt
│   ├── examples/
│   │   ├── binary30.p
│   │   └── socrates.p
│   ├── info.rkt
│   ├── interact.rkt
│   ├── json-output.rkt
│   ├── log.rkt
│   ├── main.rkt
│   ├── misc.rkt
│   ├── rewrite-tree.rkt
│   ├── saturation.rkt
│   ├── scribblings/
│   │   └── satore.scrbl
│   ├── tests/
│   │   ├── Clause.rkt
│   │   ├── clause.rkt
│   │   ├── confluence.rkt
│   │   ├── interact.rkt
│   │   ├── misc.rkt
│   │   ├── rewrite-tree.rkt
│   │   ├── saturation.rkt
│   │   ├── stress-test1.rkt
│   │   ├── trie.rkt
│   │   ├── unification-tree.rkt
│   │   └── unification.rkt
│   ├── tptp.rkt
│   ├── trie.rkt
│   ├── unification-tree.rkt
│   └── unification.rkt
├── scratchgan/
│   ├── README.md
│   ├── __init__.py
│   ├── discriminator_nets.py
│   ├── eval_metrics.py
│   ├── experiment.py
│   ├── generators.py
│   ├── losses.py
│   ├── reader.py
│   ├── requirements.txt
│   ├── run.sh
│   └── utils.py
├── side_effects_penalties/
│   ├── README.md
│   ├── __init__.py
│   ├── agent.py
│   ├── agent_with_penalties.py
│   ├── file_loading.py
│   ├── plot_results.ipynb
│   ├── requirements.txt
│   ├── results_summary.py
│   ├── run_experiment.py
│   ├── side_effects_penalty.py
│   ├── side_effects_penalty_test.py
│   └── training.py
├── sketchy/
│   ├── README.md
│   ├── __init__.py
│   ├── dataset_example.py
│   ├── download.sh
│   ├── example_data.tfrecords
│   ├── extract.sh
│   ├── metadata_schema.py
│   ├── requirements.txt
│   ├── reward_example.py
│   ├── run.sh
│   └── sketchy.py
├── synthetic_returns/
│   ├── README.md
│   ├── requirements.txt
│   └── synthetic_returns.py
├── tandem_dqn/
│   ├── README.md
│   ├── agent.py
│   ├── atari_data.py
│   ├── gym_atari.py
│   ├── losses.py
│   ├── losses_test.py
│   ├── networks.py
│   ├── parts.py
│   ├── processors.py
│   ├── replay.py
│   ├── requirements.txt
│   ├── run.sh
│   └── run_tandem.py
├── transporter/
│   ├── README.md
│   ├── requirements.txt
│   ├── run.sh
│   ├── transporter.py
│   ├── transporter_example.ipynb
│   └── transporter_test.py
├── tvt/
│   ├── README.md
│   ├── batch_env.py
│   ├── dmlab/
│   │   ├── README.md
│   │   ├── active_visual_match.lua
│   │   ├── image_utils.lua
│   │   ├── key_to_door.lua
│   │   ├── key_to_door_bluekey.lua
│   │   ├── key_to_door_factory.lua
│   │   ├── key_to_door_to_match.lua
│   │   ├── latent_information_acquisition.lua
│   │   ├── latent_information_acquisition_factory.lua
│   │   ├── passive_visual_match.lua
│   │   ├── two_keys_to_choose_factory.lua
│   │   ├── two_negative_keys.lua
│   │   └── visual_match_factory.lua
│   ├── losses.py
│   ├── main.py
│   ├── memory.py
│   ├── nest_utils.py
│   ├── pycolab/
│   │   ├── README.md
│   │   ├── active_visual_match.py
│   │   ├── common.py
│   │   ├── env.py
│   │   ├── game.py
│   │   ├── human_player.py
│   │   ├── key_to_door.py
│   │   └── objects.py
│   ├── requirements.txt
│   ├── rma.py
│   ├── run.sh
│   └── tvt_rewards.py
├── unrestricted_advx/
│   ├── README.md
│   ├── install_dependencies.sh
│   ├── main.py
│   ├── requirements.txt
│   └── run.sh
├── unsupervised_adversarial_training/
│   ├── README.md
│   ├── quick_eval_cifar.py
│   ├── requirements.txt
│   ├── run.sh
│   ├── save_example_images.py
│   └── tiny_200K_idxs.txt
├── visr/
│   ├── README.md
│   └── VISR_ICLR2020.ipynb
└── wikigraphs/
    ├── README.md
    ├── main.py
    ├── requirements.txt
    ├── scripts/
    │   ├── build_vocab.py
    │   ├── compute_blue_score.py
    │   ├── download.sh
    │   ├── freebase_preprocess.py
    │   └── visualize_graph.py
    ├── setup.py
    ├── updaters.py
    ├── utils.py
    └── wikigraphs/
        ├── data/
        │   ├── __init__.py
        │   ├── dataset.py
        │   ├── io_tools.py
        │   ├── paired_dataset.py
        │   ├── paired_dataset_test.py
        │   ├── tokenizers.py
        │   ├── tokenizers_test.py
        │   ├── tools.py
        │   ├── tools_test.py
        │   ├── wikitext.py
        │   └── wikitext_test.py
        └── model/
            ├── __init__.py
            ├── embedding.py
            ├── graph_net.py
            ├── graph_net_test.py
            ├── sampler.py
            ├── sampler_test.py
            ├── transformer.py
            ├── transformer_block.py
            └── transformer_test.py