## 要約：
DINRは、頻度成分を継続的に進化させる手法で、従来の静止的なINRより安定かつ高精度な結果を出します。
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## 翻訳：
動的暗黙ニューラル表現（DINR）は、特徴量の時間継続系として扱い、スペクトラルバイアスを軽減することで、より豊かな頻度表現を可能にします。ラデマッハ Complexityと神経接合核に基づく理論分析は、DINRが表現力と学習動態を向上させると示し、複雑さの正則化は表現力と汎用性のバランスを提供します。画像表現、場所再構成、データ圧縮での実験では、従来の静止的なINRよりも安定した収束と高い信号忠実度、強固な汎化が確認されました。
[📰 原文はこちら](https://arxiv.org/abs/2511.21787)
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※本記事はAI（Ollama）による自動翻訳・要約です。
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