ResFields提出了一种新的神经网络结构，可以更好地表示复杂的时空信号。该方法的核心思想是在多层感知机中替换一个或多个层，使用依赖时间的可训练残差权重参数。核心优点:1.运行时间快，基础MLP结构不变，保持高效推理2.更好的泛化能力，保留MLP的正则化效果3.通用性强，可无缝集成大多数基于MLP的时空信号方法4.容易拓展，兼容各种先进技术研究为时空信号表示领域提供了一种简单有效的改进方案，具有重要研究价值。...
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