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基于最优输运和凸分析的成像反问题的无监督方法
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原文中文，约400字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文回顾了无监督深度学习在图像处理中的重要性，并介绍了基于最优运输和凸分析的学习方案，循环一致性模型和学习对抗规则化方法。还概述了加速图像逆问题求解的学习优化算法和深度降噪器的学习算法。提供了相关无监督学习框架的综述。
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关键要点
- 无监督深度学习在图像处理领域的重要性日益增加。
- 无监督学习方案基于最优运输和凸分析，能够解决高质量训练数据稀缺的问题。
- 重点介绍了基于循环一致性模型和学习对抗规则化方法的最优运输无监督方法。
- 概述了加速图像逆问题求解的可证明收敛学习优化算法及其专用无监督训练方案。
- 调查了基于梯度步骤的深度降噪器的可证明收敛插放学习算法。
- 总结了一些与重点方案相辅相成的相关无监督学习框架，并提供了基于数学原理的详细综述。
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