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FINER: 变周期激活函数下的灵活光谱偏置调节的隐式神经表示
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原文中文，约2500字，阅读约需6分钟。
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内容提要
利用神经网络将坐标输入映射到相应属性的隐性神经表示（INR）正在信号处理领域引起革命。通过引入变周期激活函数，可以大大缓解频率相关的问题，并提出FINER。FINER的支持频率集可以灵活调节，提高信号表示性能。在不同背景下展示了FINER的能力，并证明它优于现有的INR。
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关键要点
- 隐性神经表示（INR）利用神经网络将坐标输入映射到相应属性，正在信号处理领域引起革命。
- 当前INR技术在调整支持频率集方面存在局限性，影响复杂信号的表示性能。
- 引入变周期激活函数可以缓解频率相关问题，提出了FINER模型。
- FINER的支持频率集可以灵活调节，从而提高信号表示性能。
- 在二维图像拟合、三维有向距离场表示和五维神经辐射场优化中展示了FINER的能力，证明其优于现有INR技术。
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