يُعدّ الاستشعار المُضغوط (CS) مشكلةً صعبة في معالجة الصور نظرًا لاسترجاع صورة شبه كاملة من قياسات محدودة. ولتحقيق استرجاع سريع ودقيق لـ CS، نُوَزِّعُ مزايا طريقتين معروفتين (الشبكة العصبية وخوارزمية التحسين) لتقديم شبكة عصبية مُحفّزة على الخوارزمية، تُسمّى AMP-Net. تُحقّق AMP-Net دمج خوارزمية التمرير التقريبي للرسائل (AMP) مع الشبكة العصبية، حيث يتم تعلُّم جميع معاملاتها تلقائيًا. علاوةً على ذلك، نقترح شبكةً جديدة تُسمّى AMPA-Net، والتي تستخدم ثلاث شبكات انتباه لتحسين قدرة AMP-Net على التمثيل. وأخيرًا، نُظهِرُ فعالية AMP-Net وAMPA-Net على أربع مجموعات بيانات قياسية معروفة لاسترجاع CS. يمكن الوصول إلى الكود الخاص بنا عبر الرابط: https://github.com/puallee/AMPA-Net.