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【技術(shù)棧公益直播第四十九期】深度學(xué)習(xí)在科學(xué)研究中的應(yīng)用 [復(fù)制鏈接]

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發(fā)表于 2022-06-15 09:05 |只看該作者 |倒序?yàn)g覽
分享主題:

深度學(xué)習(xí)在科學(xué)研究中的應(yīng)用

分享背景:

深度學(xué)習(xí)作為一種數(shù)據(jù)分析方法被廣泛的應(yīng)用于科學(xué)研究的每個(gè)階段,這包括數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)異常檢測、物理模型建模反演等。
本次分享將對(duì)科學(xué)研究中的兩個(gè)應(yīng)用進(jìn)行講解:
數(shù)據(jù)信號(hào)檢測模型,被應(yīng)用于地震災(zāi)害預(yù)警、滑坡預(yù)警、水庫油田監(jiān)測中;
深度學(xué)習(xí)進(jìn)行反演(直接擬合貝葉斯函數(shù)),被應(yīng)用于地下結(jié)構(gòu)計(jì)算、醫(yī)療等層析成像算法中非計(jì)算視覺(CV)和自然語言處理(NLP)應(yīng)用,意味著深度學(xué)習(xí)在多種行業(yè)領(lǐng)域均表現(xiàn)出了非常強(qiáng)的適用性。

分享簡介:

1. 信號(hào)檢測:以地震信號(hào)為例
2. 正則化約束(先驗(yàn)約束)存在的問題與解決方案
3. 蒙特卡洛方法與深度學(xué)習(xí)方法結(jié)合
4. 利用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)稀疏性進(jìn)行反演:以層析成像為例

分享嘉賓:

于子葉 博士,助理研究員。2020年畢業(yè)于中國科學(xué)院大學(xué),獲得地球物理博士學(xué)位。現(xiàn)就職于中國地震局地球物理研究所。從事地震數(shù)據(jù)分析與面波反演方法研究。參與國家重點(diǎn)研發(fā)計(jì)劃。著有《深度學(xué)習(xí)理論與實(shí)踐》一書。

分享時(shí)間:6月16日 晚20:00


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