Привет! Я хотел бы поделиться опытом написания шейдеров в Unity. Начнем с шейдера искажения пространства (Displacement/Refraction) в 2D, рассмотрим функционал, используемый для его написания (GrabPass, PerRendererData), а также уделим внимание проблемам, которые обязательно возникнут.
Информация пригодится тем, кто имеет общее представление о шейдерах и пробовал их создавать, но мало знаком с возможностями, которые предоставляет Unity, и не знает с какой стороны подступиться. Загляните, возможно, мой опыт поможет вам разобраться.
Информация пригодится тем, кто имеет общее представление о шейдерах и пробовал их создавать, но мало знаком с возможностями, которые предоставляет Unity, и не знает с какой стороны подступиться. Загляните, возможно, мой опыт поможет вам разобраться.
Последние успехи глубинного обучения и нейросетей распространились на широкий спектр приложений и продолжают распространяться дальше: от машинного зрения до распознавания речи и на многие другие задачи. Свёрточные нейросети лучше всех проявляют себя в задачах на зрение, а рекуррентные нейросети показали успех в задачах обработки естественного языка, в том числе в приложениях машинного перевода. Но в каждом случае для каждой конкретной задачи проектируется специфическая нейронная сеть. Такой подход ограничивает применение глубинного обучения, потому что проектирование нужно выполнять снова и снова для каждой новой задачи. Это также отличается от того, как работает человеческий мозг, который умеет обучаться нескольким задачам одновременно, да ещё извлекает выгоду из переноса опыта между задачами. Авторы научной работы «
