ニューラルアーキテクチャ探索によるスパース復元アルゴリズムの発見

この研究は、信号処理と機械学習の重要な分野であるスパース復元のためのアルゴリズムを自動的に設計するために、ニューラルアーキテクチャ探索（NAS）を利用しています。その潜在的な影響は、不完全またはノイズの多い信号からのデータ再構成の効率と精度を向上させることにあります。

• •スパース復元の分野にニューラルアーキテクチャ探索（NAS）を適用。
• •より効率的または正確なアルゴリズムを自動的に設計することを目指す。
• •ノイズの多いデータや不完全なデータからのデータ再構成を改善する可能性。