本文提出了一种部分学习方法，用于解决具有非线性正演算子的病态反问题。该方法利用经典正则化理论和深度学习的最新进展，通过对反问题的先验信息进行编码的正演算子、噪声模型和正则化函数来进行学习，其中包含每次迭代中的数据差异和正则化器的梯度做为卷积神经网络的输入。实验表明，与 FBP 和 TV 重建相比，所提出的方法在保证速度的同时，能够在 512 x 512 体积内产生 5.4dB 的 PSNR 提升。

Apr, 2017

探究如何在不知道正向模型改变详情的情况下，使用简单的模型适应方法，使得深度神经网络在计算成像的各种逆问题中，包括去模糊、超分辨率和磁共振成像中的欠采样图像重建方面，取得实证成功。

Nov, 2020

提出了一种融合深度神经网络和传统分析方法优势的解决一般反问题的方法，该方法具有较高的可解释性、易于训练，适合于在医学中的应用，具有 MRI 成像参数估计等方面的应用潜力。

Jul, 2021

本研究考虑如何解决一类通用的逆问题，通过使用深度学习等多种方法，通过随机快速生成搜索算法的方式，寻找可能的逆解空间，并通过一个新方法来得到最佳逆解。

Sep, 2020

探讨了深度神经网络在解决计算成像中出现的广泛逆问题方面的应用，提出了一种可以用于将不同问题和重建方法分类的分类法，并讨论了各种重建方法的权衡及其困难点、常见失败模式、未来研究的开放问题和途径。

May, 2020

该研究提出了一种基于卷积神经网络的模型重建框架，实现了解决逆问题的途径。该框架克服了深度学习方法中过多参数所占用的训练数据和时间上的需求问题，并在重构图像方面取得了显著成果。

Dec, 2017

本文提出了一种通用框架来训练单个深度神经网络，以解决任意线性反问题，通过提供一个接近算子来实现这一目的，并在压缩感知和像素插值等任务中显示出优越的性能。

Mar, 2017

这篇论文主要研究了机器学习和深度学习在逆问题中的应用，特别关注了神经网络和卷积神经网络的使用。

Sep, 2023

本文综述了近年来深度学习在解决线性反问题方面的最新进展，包括其在不同领域中的应用、结构化神经网络的设计以及面临的挑战和未来方向。

Jul, 2020

本文探讨了逆问题的数学定义，提出了一种称为 Invertible Neural Networks (INNs) 的神经网络模型，利用预定义的正向过程和额外的 latent output variables 来解决参数估计问题，并在人工数据和实际问题中发现 INN 是解决参数分布分析、寻找多模态和相关性较强的关键性分析工具。

Aug, 2018