deep neural networks provide unprecedented performance gains in many real
world problems in signal and image processing. Despite these gains, future
development and practical deployment of deep networks is hinder
本文介绍了一种名为 deep unfolding 的方法，它将迭代优化算法和神经网络工具相结合，可以有效解决机器学习、信号处理、图像处理和通信系统等一系列任务。此次调查重点讨论了在多天线（MIMO）无线系统中，信号检测和预编码以及纠错码的置信传播解码等领域中应用深度展开的情况。实验表明，这种新兴的范式在通信系统中有着显著的效果和通用性。最后，我们总结了一些尚待进一步研究和未来研究方向。