Iterationer av många glesa skattningsalgoritmer består av ett fast linjärt filter kaskad med en tröskel icke-linjäritet, som kollektivt liknar en typisk neural nätverk lager. Följaktligen kan en lång sekvens av algoritmiterationer ses som ett djupt nätverk med delade, handgjorda lagervikter. Det är därför helt naturligt att undersöka i vilken utsträckning en lärd nätverksmodell kan fungera som en livskraftig surrogat för traditionell gles uppskattning inom områden där det finns tillgång till omfattande utbildningsdata. Även om möjligheten till en minskad beräkningsbudget är uppenbar när ett tak sätts på antalet lager, fokuserar vårt arbete främst på uppskattningsnoggrannhet. I synnerhet är det välkänt att när ett signallexikon har sammanhängande kolumner, som kvantifieras av en stor RIP konstant, då de flesta dragbara iterativa algoritmer inte kan hitta maximalt glesa representationer. Däremot visar vi både teoretiskt och empiriskt potentialen för ett utbildat djupt nätverk för att återställa minimala 0-norm representationer i regimer där befintliga metoder misslyckas. Det resulterande systemet används på en praktisk fotometrisk stereouppskattning problem, där målet är att ta bort glesa avvikelser som kan störa uppskattningen av ytnormaler från en 3D scen.
Efteråt kan ett fast linjärt glest filter kaskad med en tröskel icke-linjäritet för att maximera gleshet i djupa neurala nätverk REF.
Maximal Sparsity with Deep Networks?
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}