Este artículo explora la aplicación de redes neuronales, específicamente Multilayer Perceptrons (MLPs), en el campo del renderizado gráfico. Tradicionalmente, las redes neuronales se han utilizado para tareas como antialiasing y escalado, pero esta publicación se centra en experimentos más recientes con el objetivo de codificar datos para mejorar el proceso de renderizado.
¿Qué son las MLPs y cómo funcionan? Una MLP es una red neuronal básica compuesta por capas de nodos interconectados. Cada nodo recibe entradas ponderadas de los nodos de la capa anterior, las suma, añade un sesgo y luego aplica una función de activación (como ReLU o LeakyReLU) para producir una salida. La función de activación introduce no linealidad, permitiendo a la red aprender relaciones más complejas. El almacenamiento de los pesos y sesgos de una red neuronal puede consumir una cantidad significativa de memoria, lo que es un factor importante a considerar en la implementación. El entrenamiento de la red