Hybrid ISTA : Unfolding ISTA With Convergence Guarantees Using Free-Form Deep Neural Networks
It is promising to solve linear inverse problems by unfolding iterative algorithms (e.g., iterative shrinkage thresholding algorithm (ISTA)) as deep neural networks (DNNs) with learnable parameters. However, existing ISTA-based unfolded algorithms restrict the network architectures for iterative upd...
Ausführliche Beschreibung
Bibliographische Detailangaben
| Veröffentlicht in: | IEEE transactions on pattern analysis and machine intelligence. - 1979. - 45(2023), 3 vom: 03. März, Seite 3226-3244
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| 1. Verfasser: |
Zheng, Ziyang
(VerfasserIn) |
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| Weitere Verfasser: |
Dai, Wenrui,
Xue, Duoduo,
Li, Chenglin,
Zou, Junni,
Xiong, Hongkai |
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| Format: | Online-Aufsatz
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| Sprache: | English |
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| Veröffentlicht: |
2023
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| Zugriff auf das übergeordnete Werk: | IEEE transactions on pattern analysis and machine intelligence
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| Schlagworte: | Journal Article |
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