Abstract-djup inlärning har vunnit stor popularitet på grund av dess utbredda framgång på många inference problem. Vi betraktar tillämpningen av djupt lärande på det glesa linjära inversa problemet, där man försöker få tillbaka en gles signal från några bullriga linjära mätningar. I detta dokument föreslår vi två nya neurala nätverk arkitekturer som frikopplar förutsägelser fel över lager på samma sätt som den ungefärliga meddelande passerar (AMP) algoritmer koppla bort dem över iterationer: genom Onsager korrigering. Först föreslår vi en "lärd AMP" nätverk som avsevärt förbättrar på Gregor och LeCun s "lärda ISTA." För det andra, inspirerat av den nyligen föreslagna "Vector AMP" (VAMP) algoritm, föreslår vi ett "lärda VAMP" nätverk som erbjuder ökad robusthet till avvikelser i mätmatrisen från i.i.d. Det är Gaussian. I båda fallen lär vi oss gemensamt de linjära transformerna och de skallösa icke-linjäriteterna i nätverket. Intressant, med I.I.D. signalerna, de linjära transformerna och skalenliga icke-linjäriteterna som föreskrivs av VAMP-algoritmen sammanfaller med de värden som man lärt sig genom back-förökning, vilket leder till en intuitiv tolkning av inlärd VAMP. Slutligen tillämpar vi våra metoder på två problem från 5G trådlös kommunikation: komprimerande slumpmässig åtkomst och massiv-MIMO-kanaluppskattning.
I REF föreslår författarna lärda AMP- och VAMP-nätverk i kombination med djupinlärning som erbjuder en bättre robusthet mot avvikelser i statistiken över sensormatrisen från en i.i.d.
AMP-Inspired Deep Networks for Sparse Linear Inverse Problems
{'venue': None, 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}