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实体 Deep unfolding for multi-measurement vector convolutional sparse coding to denoise unobtrusive electrocardiography signals

Deep unfolding for multi-measurement vector convolutional sparse coding to denoise unobtrusive electrocardiography signals

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  1. TOOL · CL_268249 ·

    新方法取代扩散后验采样中的MCMC

    研究人员开发了一个新颖的基于学习的框架,用于取代扩散后验推理中Split Gibbs采样中计算量大的马尔可夫链蒙特卡洛(MCMC)步骤。该新方法将Gibbs更新重新表述为高斯去噪问题,利用ODE扩散和轻量级深度展开网络作为似然去噪器。在非线性相位恢复任务上的实验表明,与传统的基于MCMC的Split Gibbs方法相比,该方法实现了更低的似然更新成本。