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概要 ¶
ML Attribute Generate SOPの出力はパックプリミティブで構成されています。 それぞれの埋め込みジオメトリは、指定したアトリビュートに確率分布から抽出されたランダム値が設定された入力ジオメトリのコピーです。 詳細は、機械学習のドキュメントを参照してください。
コンテキスト ¶
ML Attribute Generate SOPは、ランダムな入力セットを生成することができます。
これらの入力は、プロシージャルネットワークとML Example SOPを使用してラベル付きサンプルに変換することができます。
これらのラベル付きサンプルは、
ML Example Outputを使用してディスクに書き出し、
ML Regression Trainを使用してトレーニングすることができ、
その結果、プロシージャルネットワークを近似化したMLモデルが生成されます。
このモデルは、
ML Regression Inference SOPを使用して適用することができます。
パラメータ ¶
Random Seed
各サンプルですべての乱数を生成するのに使用されるランダムシード。
Sample Count
生成されるサンプルの数。
Number of Contributions ¶
Type
入力寄与のタイプ: 現在のところ、 Point Attribute のみ。
Point Attribute
Pointアトリビュートの名前。
Tuple Size
Pointアトリビュートのタプルサイズ。 サイズは、1, 2, 3, 4のどれかを指定することができます。
Distribution
ランダム値が生成されるベースの確率分布。
入力 ¶
Prototype
それぞれ生成されるラベルなしサンプルは、指定したPointアトリビュート値またはそのPointアトリビュートコンポーネント値がランダムであること以外は、このコピーです。
出力 ¶
Unlabeled Examples
パックプリミティブで構成されたジオメトリ。各パックプリミティブには、指定したアトリビュートの値をランダムにしたプロトタイプのコピーが含まれています。