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Gradient Based Sparse Coding (GB-SC)主要研究了如何利用梯度信息来推导稀疏代码。GB-SC方法在保持数据变换不变性的同时，能够有效地表达数据的结构特性。

Fast Iterative Shrinkage/Thresholding Algorithm (FISTA)是一种用于解决线性逆问题的快速迭代算法。FISTA在恢复低信噪比信号时表现优异，相比于传统的分批处理方法，它运行效率更高。

这些技术在机器学习和数据分析领域具有重要的应用价值，GB-SC和FISTA各自提供了不同的解决方案来处理复杂的数据恢复问题。