AMP-Inspired Deep Networks for Sparse Linear Inverse Problems

Deep learning has gained great popularity due to its widespread success on many inference problems. We consider the application of deep learning to the sparse linear inverse problem, where one seeks to recover a sparse signal from a few noisy linear measurements. In this paper, we propose two novel...

Celý popis

Podrobná bibliografie

Vydáno v:	IEEE transactions on signal processing Ročník 65; číslo 16; s. 4293 - 4308
Hlavní autoři:	Borgerding, Mark, Schniter, Philip, Rangan, Sundeep
Médium:	Journal Article
Jazyk:	angličtina
Vydáno:	IEEE 15.08.2017
Témata:	approximate message passing Approximation algorithms compressive sensing Deep learning Inverse problems Machine learning massive MIMO Message passing Probability density function random access Signal processing algorithms Transforms
ISSN:	1053-587X, 1941-0476
On-line přístup:	Získat plný text
Tagy:	Přidat tag Žádné tagy, Buďte první, kdo vytvoří štítek k tomuto záznamu!