compressd-sensing

具有未经训练的神经网络的线性逆问题的体系结构选择 该存储库提供了论文“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。 构建代码是为了使用各种先验（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，并优化这些先验的超参数。 tv_norm_lasso_main_script.py中的某些代码部分来自 。 要求 Tensorflow 1.13+和Python 3.5+。 其他依赖包括numpy，matplotlib，pandas和scipy等。 用法 为了进行线性反问题实验（例如，修补）： 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 出于超参数