研究了在非欧几里得域中学习隐式神经表征（INRs）的问题，介绍了一种利用图的谱嵌入来近似节点位置，并在各种真实世界的非欧几里得域的信号上进行了实验。

May, 2022

用深度神经网络中参数对数据进行压缩的隐式神经表示（INR）是一种有前景的数据压缩技术，提出了一种基于专家组混合理论的新型隐式神经压缩方法 MoEC，通过自动分配 INR 给场景中的 3D 点，可以自适应地找到最佳分区并在海量多样的生物医学数据上实现了与现有方法相比的最新研究成果。

Dec, 2023

INCODE 是一种利用深度先验知识增强 INR 中正弦基准激活函数的控制的新方法，它通过调整激活函数的关键参数来优化表示过程，不仅在表示方面出色，而且在处理音频、图像、3D 形状重建以及神经辐射场（NeRFs）和逆问题（包括降噪、超分辨率、修复和 CT 重建）等复杂任务方面具有突出表现，从而拓宽了信号表示的范围。

Oct, 2023

本文介绍了 Implicit Neural Representations (INRs) 的概念，并提出了 inr2vec 框架作为一种有效的在深度学习流程中解决 INRs 表示的下游任务的方法。

Feb, 2023

该研究提出了一种新的统一视角来理论上分析隐式神经表示，揭示了其与结构化信号词典相似性，这种结构使得 INRs 能够使用深度线性增长的参数表达具有指数级频率支持的信号，并可以通过元学习来重新塑造 NTK，以进一步设计和调整 INRs 的体系结构。

Dec, 2021

本文研究了隐式神经表达在低层视觉问题中的应用，包括图像去噪、超分辨率、修补和去模糊等任务，并在实验中证明了其在资源有限情况下超过其他方法 2dB 以上的卓越表现。

Apr, 2023

基于隐式神经表示的 MRI 重建方法通过引入嵌入尺度的编码器和多层感知机 (MLP) 实现了对完全采样的 MRI 图像进行任意尺度的重建，相比其他重建方法，在公开 MRI 数据集上表现出更好的性能。

Sep, 2023

本研究通过对输入信号进行重新排列，提出了混沌不变的隐式神经表示（DINER）。DINER 通过将哈希表添加到传统的 INR 骨干网络中，将坐标投影到相同的分布中，在减轻频谱偏差的同时，提高了信号建模的表现力。

Apr, 2023

通过利用神经网络通过隐式连续函数参数化数据，隐式神经表示（INRs）在场景重建和计算机图形学中显示出显著结果，本论文综述了 INR 模型在医学成像领域的应用，并讨论了 INRs 的优势、局限性以及在医学成像数据中的挑战和考虑因素，同时提出了未来的研究方向和机会。

Jul, 2023

本文提出了 Conv-INR，这是第一个完全基于卷积的 INR 模型，相较于现有的基于多层感知机的 INR 模型，Conv-INR 具有更好的表示能力和可训练性，同时能够有效地学习邻近坐标和高频组成部分。通过广泛的实验验证了 Conv-INR 在图像拟合、CT/MRI 重建和新视角合成等四个任务中明显优于现有的基于多层感知机的 INR 模型，而且在不引入额外推理成本的情况下，还提出了三种进一步增强 vanilla Conv-INR 性能的重新参数化方法。

Jun, 2024