论文地址：
https://arxiv.org/pdf/1905.06723.pdf
压缩感知(CS,Compressed Sensing)是一种优雅的框架，用于从压缩信号中恢复稀疏信号。
例如，CS可以利用自然图像的结构，仅从少量的随机测量中恢复图像。
思想：在信号采样的过程中，用很少的采样点，实现了和全采样一样的效果。
编码和解码是通信中的核心问题。压缩感知(CS)提供了将编码和解码分离为独立的测量和重建过程的框架。与常用的自动编码模型(具有端到端训练的编码器和解码器对)不同，CS通过在线优化从低维测量重建信号。
该模型架构具有高度的灵活性和采样效率：高维信号可以从少量随机测量数据中重建，几乎不需要或根本不需要任何训练。