Sparse Bayesian Generative Modeling for Compressed Sensing

本研究提出了一种新型正则化生成先验，结合经典字典基础的压缩感知与稀疏贝叶斯学习，旨在通过少量样本有效量化不确定性，且无需优化算法解决逆问题。