深度压缩感知-应用于GAN

论文地址：
https://arxiv.org/pdf/1905.06723.pdf

压缩感知(CS,Compressed Sensing)是一种优雅的框架，用于从压缩信号中恢复稀疏信号。

例如，CS能够利用天然图像的结构，仅从少许的随机测量中恢复图像。

思想：在信号采样的过程当中，用不多的采样点，实现了和全采样同样的效果。

编码和解码是通讯中的核心问题。压缩感知(CS)提供了将编码和解码分离为独立的测量和重建过程的框架。与经常使用的自动编码模型(具备端到端训练的编码器和解码器对)不一样，CS经过在线优化从低维测量重建信号。

该模型架构具备高度的灵活性和采样效率：高维信号能够从少许随机测量数据中重建，几乎不须要或根本不须要任何训练。