As representações neurais implícitas (INRs) emergiram como um método promissor para codificar sinais de baixa dimensão, como superfícies implícitas e campos de radiância, nos parâmetros de redes neurais. Esses parâmetros são otimizados implicitamente por meio de uma função de perda que, além de impor restrições dos dados, pode incorporar propriedades diferenciais do sinal para regularizar o treinamento. Nesta palestra, discutiremos arquiteturas, funções de perda e estratégias de amostragem para o treinamento eficaz de INRs.

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* Os participantes dos seminários não poderão acessar às dependências da FGV usando bermuda, chinelos, blusa modelo top ou cropped, minissaia ou camiseta regata. O uso da máscara é facultativo, porém é obrigatória a apresentação do comprovante de vacinação (físico ou digital).