本文提出了一种结合压缩感知（CS）和神经网络生成器的新型框架，通过元学习联合训练生成器和优化过程，大大改善了信号恢复的速度和性能，并针对不同目标训练测量并从 CS 视角提出提高生成对抗网络（GANs）的新方法。

May, 2019

本研究借鉴于压缩感知技术提出了基于不确定性自编码器的无监督表示学习框架，利用低维投影作为自编码器的噪声隐含表示，并直接学习数据信号的压缩和恢复，这一模型统一了压缩感知、生成模型、降维方法等多种线性研究，所得的统计压缩感知结果比其他竞争方法平均提高 32%。

Dec, 2018

通过生成模型的范围，无需使用稀疏性，基于 Lipschitz 连续性，提出了一种新的压缩感知算法。与 Lasso 相比，可以使用更少的测量来获得相同的精度。

Mar, 2017

本文提出了一种基于模型的压缩感知理论，提供了如何创建具有可证明性能保证的基于模型的恢复算法的具体指南，其中包括引入一类新的结构压缩信号以及一个新的充分条件来描述其恢复性能，命名为有限放大性质，这对应于传统压缩感知限制等比性的自然扩展。实验结果表明了这一新理论和算法的有效性和适用性。

Aug, 2008

本研究提出了一种利用生成对抗网络在历史病人的诊断质量磁共振图像上训练的压缩感知框架，能够在几毫秒内重建高对比度图像并去除混叠伪影和高频噪声。

May, 2017

本研究提出了一种基于大规模凸优化的非光滑正则化算法，直接解决了压缩感知 (corrupted compressive sensing) 问题，同时提出了针对各种情况的鲁棒压缩感知算法和简单有效的求解扩展问题的算法，在计算效率和求解难度等方面得到了显著提高，同时在几个压缩感知成像任务上取得了良好的效果。

Nov, 2012

本文研究了压缩感知问题，提出了一种基于二阶锥的优化方法，该方法在证明一定正则参数条件下与基础凸优化问题等价的前提下，求解具有优良效果的稀疏向量，该方法相较于当前最优方法具有更高的稀疏性和更低的重构误差

Jun, 2023

本文提出了一个新的感知和恢复结构化信号的深度学习框架，并应用堆栈去噪自编码器（SDA）进行统计依赖性捕获来提高信号恢复性能。

Aug, 2015

本文尝试借助深度网络解决压缩感知中的采样效率和信号恢复的问题，通过训练一个采样矩阵和设计一个类似于压缩感知重构过程的深度网络，我们的实验结果显示，我们的方法相较于现有技术提供了显著的质量提高。

Jul, 2017

本文介绍了一种通过神经网络的深度生成模型来提供低维参数化图像或信号流形的方法， 证明了其在噪声的压缩感知方面的收敛算法，其样本复杂度与先前的稀疏方法相比具有线性的优越性和改进的潜力。

Dec, 2018