This update rule can be interpreted as a recurrent network, which suggests that we can instead learn the parameters We​ that iteratively determine the latent variable z. The network is run for a fixed number of time steps k and the gradients of We​ are computed using standard backpropagation-through-time. The trained network then produces a good z in fewer iterations than the FISTA algorithm.
Cette règle de mise à jour peut être interprétée comme un réseau récurrent, ce qui suggère que nous pouvons apprendre les paramètres We​ qui déterminent itérativement la variable latente z. Le réseau est exécuté pour un nombre de pas de temps k fixe et les gradients de We sont calculés en utilisant la rétropropagation standard à travers le temps. Le réseau entraîné produit alors un bon z en moins d’itérations que l’algorithme FISTA.