Abstract-I detta dokument utvecklar vi ett nytt ramverk för att känna av och återvinna strukturerade signaler. I motsats till compressive sensing (CS) system som använder linjära mätningar, glesa representationer och beräkningskomplexa konvexa/grå algoritmer, introducerar vi ett djupt lärande ramverk som stöder både linjära och milt icke-linjära mätningar, som lär sig en strukturerad representation från träningsdata, och som effektivt beräknar en signalskattning. I synnerhet använder vi en staplad denoiserande autoencoder (SDA), som en oövervakad funktioninlärare. SDA gör det möjligt för oss att fånga statistiska beroenden mellan de olika elementen i vissa signaler och förbättra signalåterställningsprestandan jämfört med CS-metoden.
Mousavi m.fl. I REF föreslås först att man tillämpar en staplad denoiserande autoencoder (SDA) för att lära sig representationen från träningsdata och för att rekonstruera testdata från deras CS-mätningar.
A Deep Learning Approach to Structured Signal Recovery
{'venue': 'In Proceeding of 2015 53rd Annual Allerton Conference on Communication, Control, and Computing (Allerton)', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}