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摘要
针对压缩感知可解释性的问题，首先回顾了基于深度学习的压缩感知方法发展历程及存在问题，阐述了算法展开方法的研究背景和重要意义，并对主流的算法展开网络及特点进行分析总结；然后根据传统迭代算法，将算法展开网络进行分类，并选择三个具有代表性的算法，分别为迭代收缩阈值算法、近似消息传递算法和交替方向乘子法，概述其相应的原理，分析这三种算法的网络展开方式、网络特点和实验仿真效果；最后从具体展开方式的设计、展开网络的理论分析和展开网络在资源受限平台下的实施这三方面，探讨了可解释性压缩感知领域中算法展开技术存在的问题和下一步研究的方向．
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