用于隐式神经表示的谱量子内存模型 SQMM

研究人员提出用于隐式神经表示的谱量子内存模型（SQMM），通过共享相干量子内存寄存器实现顺序混合数据重上传层之间的通信。理论证明该架构的内存状态形成算子值傅里叶级数，下游层可基于先前层存储的谱内容调节系数且不产生新基频。在音频和图像重建基准测试中，SQMM 的表现优于紧凑型 QINR 与 INR 基线。