软阈值Matlab代码-Onsager_Deep_Learning：包含用于稀疏线性逆问题的AMP启发式深度网络的代码

简介：
本项目提供基于AMP启发式的深度神经网络代码，适用于稀疏线性逆问题求解，采用软阈值方法实现，应用于Onsager模型的深度学习研究。代码在Matlab环境下运行。 软阈值matlab代码指的是一个项目中的脚本集合，这些脚本用于重现并复制发表在“IEEE信号处理事务”上的论文实验结果。这个项目主要关注稀疏线性逆问题的求解方法，即通过利用未知信号中存在大量零元素的信息来从间接、有噪声和不确定性的测量数据中估计出原始信号。 研究者们比较了多种针对这类问题的迭代算法，并探讨了这些算法如何受益于循环展开技术和深度学习技术。项目中的脚本通常使用Python编写，且在与GPU结合时效果最佳，同时也能生成综合实验所需的数据集。已知该代码能够在CentOS7 Linux系统和TensorFlow1.1环境中运行良好。 此外，在一些情况下，项目的部分实现采用的是Octave或MATLAB语言编写的.m文件形式。对于仅寻找VAMP算法实现的用户来说，可以在项目中找到对应的Matlab版本或者Python版本的代码。 该项目还提供了针对稀疏线性问题y=Ax+w的数据集创建脚本，可以生成包含(y, x, A)数据对的numpy存档(.npz)和matlab (.mat)文件。虽然这些文件并非所有深度学习实验中所必需（因为大多数脚本能根据需要自动生成），但它们有助于更好地理解特定实现中的细节与参数设置。 使用save_problem.函数可以帮助创建所需的稀疏线性问题实例，从而便于进行进一步的测试或研究工作。