Fugu-MT 論文翻訳(概要): Theoretical Perspectives on Deep Learning Methods in Inverse Problems

論文の概要: Theoretical Perspectives on Deep Learning Methods in Inverse Problems

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.14373v1
Date: Wed, 29 Jun 2022 02:37:50 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-06-30 20:02:11.547586
Title: Theoretical Perspectives on Deep Learning Methods in Inverse Problems
Title（参考訳）: 逆問題における深層学習法の理論的展望
Authors: Jonathan Scarlett, Reinhard Heckel, Miguel R. D. Rodrigues, Paul Hand, and Yonina C. Eldar
Abstract要約: 我々は、生成前の先行、訓練されていないニューラルネットワークの先行、および展開アルゴリズムに焦点を当てる。これらのトピックにおける既存の結果の要約に加えて、現在進行中の課題やオープンな問題も強調する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 115.93934028666845
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: In recent years, there have been significant advances in the use of deep learning methods in inverse problems such as denoising, compressive sensing, inpainting, and super-resolution. While this line of works has predominantly been driven by practical algorithms and experiments, it has also given rise to a variety of intriguing theoretical problems. In this paper, we survey some of the prominent theoretical developments in this line of works, focusing in particular on generative priors, untrained neural network priors, and unfolding algorithms. In addition to summarizing existing results in these topics, we highlight several ongoing challenges and open problems.
Abstract（参考訳）: 近年,Denoising, compressive Sensing, inpainting, super- resolution といった逆問題におけるディープラーニング手法の利用が著しく進歩している。この一連の研究は主に実用的なアルゴリズムと実験によって進められてきたが、様々な興味深い理論上の問題も持ち上がった。本稿では,特に生成前処理,未学習ニューラルネットワーク前処理,展開アルゴリズムに焦点をあてた,本研究における著名な理論的展開について検討する。これらのトピックにおける既存の結果の要約に加えて、現在進行中の課題やオープンな問題も強調する。

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