该论文提供了对展开优化器反向传播的理论洞见，从而得到了一个系统，用于生成等效但可有效求解的分析模型，并提出了一种统一的展开和分析微分的方法。实验表明，该方法在各种结构预测和决策导向的学习任务中具有潜在的计算和增强表现能力。
Jan, 2023
深度展开是一种新兴的学习优化方法，在可训练的神经网络中展开剪枝迭代算法的层，本文提出使用随机下降约束进行训练的深度展开结构，理论上证明了输出序列的收敛性和对未知问题的泛化能力，同时展示了对扰动和干扰具有鲁棒性的优势。
Dec, 2023
在已知条件分布的情况下，通过算法展开设计深度神经网络架构，分析了梯度下降网络（GDN）的统计复杂性、最佳深度和过拟合问题。
Nov, 2023
本文提出了一种使用深度先验知识进行解决图像重建问题的框架，该框架在去噪、去模糊以及磁共振成像的压缩感知等多种成像问题上实现了较大幅度的性能提升，并通过实验进一步解释了其优越性。
May, 2017
本文综述了算法展开在信号与图像处理中的应用，特别是在深度神经网络中实现了可解释的网络结构，为未来的发展提供了可能性，并探讨了未来的研究方向。
Dec, 2019
本研究提出了一种深度神经网络架构，该网络结合了迭代算法和卷积神经网络，并在图像去模糊领域取得了显著性能提升。
Feb, 2019
通过边界限制 Rademacher 复杂度，我们为一类来自复合高斯先验的展开深度神经网络开发了新颖的泛化误差边界，可在信号维度和网络规模方面进行评估。
Feb, 2024
通过对学习到的优化函数进行训练以执行特定任务，我们提出了一种训练方案，它可以比经过调整的一阶方法更快地训练卷积网络，并在测试损失上得到改进。
Oct, 2018
本文提出了一种用概率展开和迭代线性求解器相结合的方法，以绕过矩阵求逆的问题来学习潜在高斯模型，在实验中发现，这种方法可以比传统梯度期望极大化算法快一个数量级地学习潜在高斯模型。
Jun, 2023
我们提出了一种去耦合的并行反向传播算法，利用延迟梯度解除了反向锁定，保证了深度学习的优化收敛性，并在标准数据集上展示了该算法的实验结果。
Apr, 2018