Målet med komprimerad avkänning är att uppskatta en vektor från ett underbestämt system av bullriga linjära mätningar, genom att använda förkunskaper om vektorernas struktur inom det relevanta området. För nästan alla resultat i denna litteratur, är strukturen representeras av sparhet i en väl vald grund. Vi visar hur man uppnår garantier liknande standard komprimerad avkänning men utan att använda sparsamhet alls. Istället antar vi att vektorer ligger nära räckvidden för en generativ modell G : R k → R n. Vår huvudsakliga teorem är att, om G är L-Lipschitz, sedan ungefär O (k log L) slumpmässiga Gaussiska mätningar räcker för en 2 / 2 återvinning garanti. Vi demonstrerar våra resultat med hjälp av generativa modeller från publicerade variationella autoenkoder och generativa kontrariska nätverk. Vår metod kan använda 5-10x färre mätningar än Lasso för samma noggrannhet.
Generativa modeller Ett ganska annorlunda grepp föreslogs i samband med komprimerad avkänning där rekonstruktionen är begränsad till att ligga i intervallet för ett pretränat generativt nätverk REF ).
Compressed Sensing using Generative Models
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}