Kompressiv bildåterhämtning är ett utmanande problem som kräver snabba och korrekta algoritmer. Nyligen har neurala nätverk tillämpats på detta problem med lovande resultat. Genom att utnyttja massivt parallella GPU bearbetning arkitekturer och oodles av utbildningsdata, de kan köra order av magnitud snabbare än befintliga metoder. Tyvärr är dessa metoder svåra att träna, ofta specifika för en enda mätmatris, och i stort sett principlösa blackboxar. Det visades nyligen att iterativa sparse-signal-återhämtningsalgoritmer kan "ovalsas" för att bilda tolkningsbara djupa neurala nätverk. Med inspiration från detta arbete utvecklar vi nya neurala nätverksarkitekturer som efterliknar beteendet hos de denoiserande-baserade ungefärliga meddelande passerar (D-AMP) och denoiserande-baserade vektor ungefärliga meddelande passerar (D-VAMP) algoritmer. Vi kallar dessa nya nätverk Learned D-AMP (LDAMP) och Learned D-VAMP (LDVAMP). LDAMP/LDVAMP-nätverken är lätta att träna, kan appliceras på en mängd olika mätmatriser, och levereras med en stat-evolution heuristic som exakt förutspår deras prestanda. Viktigast av allt är att våra nätverk överträffar toppmoderna BM3D-AMP- och NLR-CS-algoritmer vad gäller både noggrannhet och körtid. Vid höga upplösning, och när det används med matriser som har snabb matris multiplicera implementationer, LDAMP körs över 50× snabbare än BM3D-AMP och hundratals gånger snabbare än NLR-CS.
A. Metzler m.fl. även utvecklat en ny neural nätverk arkitektur som efterliknar beteendet hos den denoiserande-baserade approximativa meddelandealgoritm (LDAMP) REF.
Learned D-AMP: Principled Neural-Network-based Compressive Image Recovery
{'venue': 'NIPS', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}