VI3NR: التهيئة المستندة إلى التباين للتمثيلات العصبية الضمنية
Author
Venue
CVPR 2025
Abstract
تعد التمثيلات العصبية الضمنية (INRs) أداة متعددة الاستخدامات وقوية لترميز أشكال مختلفة من البيانات، بما في ذلك الصور ومقاطع الفيديو والصوت والأشكال ثلاثية الأبعاد. أحد العوامل الحاسمة في نجاح التمثيلات العصبية الضمنية هو تهيئة الشبكة، والتي يمكن أن تؤثر بشكل كبير على تقارب ودقة النموذج المُتعلم. لسوء الحظ، لا تنطبق عمليات تهيئة الشبكات العصبية الشائعة الاستخدام على نطاق واسع على العديد من وظائف التنشيط، خاصة تلك المستخدمة في التمثيلات العصبية الضمنية. في هذه الورقة، نقوم بتحسين طرق التهيئة السابقة من خلال استنباط تهيئة تتمتع بتباين مستقر عبر الطبقات، وتطبق على أي وظيفة تنشيط. نوضح أن هذا يعمم العديد من طرق التهيئة السابقة، ويتمتع باستقرار أفضل بالنسبة لعمليات التنشيط المدروسة جيدًا. كما نوضح أن التهيئة التي نستخدمها تؤدي إلى نتائج محسنة مع دوال التنشيط INR في طرق إشارة متعددة. وتكون طريقتنا فعالة بشكل خاص بالنسبة لـ INR الغاوسية، حيث نثبت أن نظرية التهيئة التي نستخدمها تتطابق مع أداء المهمة في تجارب متعددة، مما يسمح لنا بتحقيق تحسينات في إعادة بناء الصور والصوت والأسطح ثلاثية الأبعاد.
