В этом посте я возвращаюсь к том, к чему не собирался возвращаться — уменьшению размерности и сжатию полного набора текстур материала (в отличие от единичных текстур) — крайне неисследованной области.
В одном из моих предыдущих постов я описал как простейшая линейная корреляция может быть использована для значительного уменьшения размерности набора текстур материала, а в другом посте рискнул пойти дальше в увлекательную область словарей и разреженного сжатия.
В этот раз я опишу как мы можем оставить мир простых линейных корреляций (который мы исследовали, используя SVD) и использовать техники основанные на данных (машинное обучение!) для изучения нелинейных функций, используя дифференцируемое программирование / нейронные сети.