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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原标题：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
关键字：模型,网格,定理,正切,神经网络
文章来源：量子位
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内容摘要：

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，接下来就来一起了解下。
提出网格模型新理论框架首先了解一下什么是神经场。
神经场是基于坐标的网络，表示一个场，实质上是一种连续参数化，代表一个物体或场景的物理量。
神经场在计算机视觉和其他研究领域的各种任务中显示出了显著的成功，其典型应用如下图所示：
神经场有多种不同的模型类型，

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作者简介：追踪人工智能新趋势，关注科技行业新突破