本文提出了一种结合DIP的自监督网络框架，解决快照压缩成像中的光谱重建问题，实验证明该算法在缺乏大量模拟数据的情况下表现优异。同时介绍了Spectral Inference Networks框架，通过随机优化学习线性算子的特征函数，展示其在无监督表示学习中的应用。研究表明，神经积分方程模型通过谱方法降低计算成本并提高精度，具有良好的模型逼近能力和收敛性。

本文介绍了Spectral Inference Networks框架，用于无监督表示学习。该框架可以通过随机优化学习线性算子的特征函数，并在量子力学和合成数据集上展示了其应用。从视频中准确恢复线性算子的特征函数并发现可解释的表示。