VI3NR: ఇంప్లిసిట్ న్యూరల్ ప్రాతినిధ్యాల కోసం వేరియన్స్ ఇన్ఫర్మ్డ్ ఇనిషియలైజేషన్
Author
Venue
CVPR 2025
Abstract
చిత్రాలు, వీడియోలు, ధ్వని మరియు 3D ఆకారాలు వంటి వివిధ రకాల డేటాను ఎన్కోడ్ చేయడానికి ఇంప్లిసిట్ న్యూరల్ రిప్రజెంటేషన్స్ (INRs) అనేవి ఒక బహుముఖ మరియు శక్తివంతమైన సాధనం. INRs విజయానికి ఒక కీలకమైన అంశం నెట్వర్క్ యొక్క ఇనిషియలైజేషన్, ఇది నేర్చుకున్న మోడల్ యొక్క కన్వర్జెన్స్ మరియు ఖచ్చితత్వంపై గణనీయమైన ప్రభావాన్ని చూపుతుంది. దురదృష్టవశాత్తు, సాధారణంగా ఉపయోగించే న్యూరల్ నెట్వర్క్ ఇనిషియలైజేషన్లు అనేక యాక్టివేషన్ ఫంక్షన్లకు, ముఖ్యంగా INRs ఉపయోగించే వాటికి విస్తృతంగా వర్తించవు. ఈ పత్రంలో, మేము పొరల అంతటా స్థిరమైన వైవిధ్యాన్ని కలిగి ఉండి, ఏ యాక్టివేషన్ ఫంక్షన్కైనా వర్తించే ఒక ఇనిషియలైజేషన్ను రూపొందించడం ద్వారా మునుపటి ఇనిషియలైజేషన్ పద్ధతులను మెరుగుపరుస్తున్నాము. ఇది అనేక మునుపటి ఇనిషియలైజేషన్ పద్ధతులను సాధారణీకరిస్తుందని, మరియు బాగా అధ్యయనం చేయబడిన యాక్టివేషన్ల కోసం మరింత మెరుగైన స్థిరత్వాన్ని కలిగి ఉంటుందని మేము చూపిస్తున్నాము. మా ఇనిషియలైజేషన్ బహుళ సిగ్నల్ మాధ్యమాలలో INR యాక్టివేషన్ ఫంక్షన్లతో మెరుగైన ఫలితాలకు దారితీస్తుందని కూడా మేము చూపిస్తున్నాము. మా విధానం గౌసియన్ INRs కోసం ప్రత్యేకంగా ప్రభావవంతంగా ఉంటుంది, ఇక్కడ మా ఇనిషియలైజేషన్ యొక్క సిద్ధాంతం బహుళ ప్రయోగాలలో టాస్క్ పనితీరుతో సరిపోలుతుందని మేము ప్రదర్శిస్తున్నాము, ఇది ఇమేజ్, ఆడియో మరియు 3D సర్ఫేస్ పునర్నిర్మాణంలో మెరుగుదలలను సాధించడానికి మాకు అనుమతిస్తుంది.
