未训练神经网络线性逆问题的架构选择

资源摘要信息:"compressd-sensing-master是一个存储库，用于解决线性逆问题并优化超参数。它提供了论文‘关于未经训练的神经网络的线性逆问题的体系结构选择’的代码，该论文深入探讨了使用不同先验（例如深度解码器，深度图像先验和电视规范化）来解决线性逆问题的方法。该存储库基于Tensorflow 1.13+和Python 3.5+构建，其他依赖包括numpy，matplotlib，pandas和scipy等。 该存储库的主要功能是进行线性反问题实验，例如图像修补。具体来说，用户可以通过运行python linear_inverse_problem_main_script.py --model_type修复--mask_name_1D 1D_mask_block_4096_2_1.npy --img_name 1D_exp_0.25_4096_30.npy命令来进行实验，其中--model_type指定了模型类型，--mask_name_1D指定了1D遮罩的名称，--img_name指定了要修补的图像的名称。 该存储库的代码部分来自tv_norm_lasso_main_script.py。这个脚本可能包含了实现电视规范化（Total Variation Regularization）和LASSO（Least Absolute Shrinkage and Selection Operator）算法的代码，这两者都是常用的线性逆问题求解方法。 在这个存储库中，未经训练的神经网络被用来解决线性逆问题。这意味着，这个网络没有经过预训练，而是直接从头开始训练，以解决特定的线性逆问题。这种方法的优点是可以直接针对特定问题进行优化，而不需要依赖于大量的预先训练好的网络。 线性逆问题是数学和工程领域中的一个重要问题，它涉及到从线性系统的输出中恢复出输入信号的过程。这是一个典型的不适定问题，即解可能不存在，或者不唯一，或者对输入的微小变化非常敏感。因此，通常需要引入某种形式的先验知识来得到一个稳定且有意义的解。在这个存储库中，深度解码器，深度图像先验和电视规范化等先验知识被用来帮助解决这个难题。 总的来说，compressd-sensing-master是一个非常有价值的资源，对于那些对线性逆问题，深度学习，以及图像修补感兴趣的研究者和工程师来说，这个存储库提供了大量的有用信息和工具。"