TMLR

Concatenated Matrix SVD: Compression Bounds, Incremental Approximation, and Error-Constrained Clustering

拼接矩阵SVD：压缩界限、增量近似与误差约束聚类

Maksym Shamrai

机构 * Institute of Mathematics of NAS of Ukraine（乌克兰国家科学院数学研究所） ； MacPaw Research（MacPaw研究） 纠错

AI总结 针对拼接后截断SVD压缩中哪些矩阵可安全合并的问题，提出基于谱界和增量SVD的聚类框架，实现显式误差约束下的压缩感知矩阵分组。

Comments Published in Transactions on Machine Learning Research (06/2026)

Journal ref Transactions on Machine Learning Research (2026)

A Unified Theory of Sinusoidal Activation Families for Implicit Neural Representations

隐式神经表示的正弦激活函数族统一理论

Alireza Morsali, MohammadJavad Vaez, Mohammadhossein Soltani, Amirhossein Kazerouni, Babak Taati, Morteza Mohammad-Noori

机构 * McGill University（麦吉尔大学） ； University of Melbourne（墨尔本大学） ； ARC Centre of Excellence for the Mathematical Analysis of Cellular Systems (MACSYS)（细胞系统数学分析卓越中心（MACSYS）） ； University of Toronto（多伦多大学） ； Vector Institute（向量研究所） ； University Health Network（大学健康网络） ； University of Tehran（塔里斯坦大学） 纠错

AI总结 提出STAF框架，通过可学习振幅、频率和相位的傅里叶式激活函数，理论分析其表达能力、NTK谱变化及初始化，实验证明在图像、音频、形状、逆问题和NeRF任务中优于或匹敌现有方法。

Comments Published in TMLR