между входными и выходными данными

ну это очень грубо говоря

еще раз, это лишь одна модель обучения

Она хороша для классификации и обработки данных

кто знает как разрезать обект

в скульптинге

маска и пошарь в меню "маск" там внизу пункты

это в 2,83 появилось

82

Плюсую что это лишь одна модель обучения.
Прятки хороший пример. Ты не показываешь сетке результат. Ты просто говоришь одной нейросетке: "Найдешь того кто прячется за минуту — вот тебе конфетка".  Ты ей не показываешь результат, она сама знает что хочет, а дальше уже изобретает.
Для тех кто прячется делаешь обратное условие, тоже с нарадой.

чё

ты путаешь понятия

это не сетка

очень похоже на  декларативный стиль

я хз мож её как то допилили, но это очень старая тема

ещё с 80х

во всяком случае то что ты описал очень похоже, я давно в этой теме не ковырялся

https://arxiv.org/abs/1909.07528
Это статья на тему. Теги такие:
Machine Learning (cs.LG); Artificial Intelligence (cs.AI); Multiagent Systems (cs.MA); Machine Learning (stat.ML)
У меня подозрение что я не знаю различия между нейросеткой, ИИ и машинным обучением, если это так, то сорян

Про Блендер и пихание в него всего.
Да, это опенсорс. И да, конечная цель Блендера — делать в нем все не выходя из программы.
Впихивание в него чего-то нового без допиливания старого — нормальная тема, по нескольким причинам.
— Впихивание нового идет в основном волонтерами, а не основными разработчиками на зарплате. Тот же Grease Pencil — в недавнем рефакторе всего его кода участвовала команда из ~5 человек (точной цифры не знаю). Из них только один был девелопером на зарплате, т.к. только он мог переписать движок.
— Без того что впихнуть не будет того что допиливать.

пойдет? (стрелу правд еще не делал)