CVPR‘24全程满分+最佳论文候选！上交大港中文等提出神经场网格模型三大定理

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纯真学者出神入化 投稿 量子位 | 公众号 QbitAI 在CV、ML等领域经常用到的神经场网格模型，如今有了理论框架描述其训练动力学和泛化性能。 来自上交大，港中文和酷哇科技的研究人员，对用来表示神经场的网格模型进行了详尽的理论分析，还提出了新的模型。 该项目不仅在盲审阶段获得了三位审稿人一致的满分意见（5/5/5）, 还获得了CVPR24最佳论文提名。 作者指出，利用网格模型来表示神经场是一种常见的技术，但对这些模型的系统分析仍然缺失，阻碍了这些模型的改进。 对此，作者基于正切核理论（GTK）提出了新的框架，促进了对各种基于网格模型的一致和系统的分析。 此外，该框架还激发了一个名为乘法傅里叶自适应网格（MulFAGrid）的新型模型，具有强大的泛化性能。 本工作也即将在Jittor深度学习框架平台进行实现和开源，接下来就来一 ………………………………