自监督AI模型GedankenNet：摆脱真实数据依赖，革新全息显微成像重建技术

最近，监督AI模型GedankenNet引发了广泛关注。与传统模型不同，GedankenNet无需真实数据输入，而是通过思维实验和物理规律学习，为全息显微图重建领域带来新希望。该模型通过物理一致性损失训练，无需迭代，速度更快，准确性更高。研究结果显示其在图像质量和外部泛化方面表现优异，有望推动全息显微图领域的发展，减轻对大规模数据的依赖。