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exponential-increase hypothesis
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基于指数递增假设的分区加速学习隐式神经表示
本文通过实证调查发现,当神经网络逼近不连续的分段函数以达到一定的小误差时,时间成本会随着目标信号的空间域边界的增加而呈指数级增长。然后,为了解决这一问题,文章提出了一种基于分区机制的方法,通过将复杂信号分割成多个子区域,并利用分段隐式神经表
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9 months ago
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