Deep Learning for Geophysics综述阅读（未完）

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Deep Learning for Geophysics综述阅读（未完）

文章题目《Deep Learning for Geophysics: Current and Future Trends》

文章解读：地球物理学（人工智能轨道）——（1）文献翻译《面向地球物理学的深度学习：当前与未来趋势》 - 知乎 (zhihu)

这里主要列举了深度学习在地球物理科学领域的可行性以及有效性，介绍了深度学习的概念和深度神经网络的经典架构；提供了对地球物理学应用中最先进的深度学习方法的综述；讨论了在地球物理学中开发新的深度学习方法的未来方向。

一. 摘要

         近年来，深度学习作为一种新的数据驱动技术，在地球物理学界引起了越来越多的关注，带来了许多机遇和挑战。DL被证明有可能准确地预测复杂的系统状态，并缓解“维数灾难”在大的时间和空间的地球物理应用。

        分析了近年来地球物理学发展的趋势。未来的研究提供了几个有前途的方向，涉及地球物理学Deep Learning，如无监督学习，迁移学习，多模式DL，联邦学习，不确定性估计，主动学习。为地球物理学的初学者和感兴趣的读者提供了一个编码教程和快速探索DL的技巧总结。

        简单来讲：这篇文章是一个关于深度学习和地球科学领域的综述，对更多的地球物理研究人员、学生和教师了解和使用深度学习技术铺平道路。

进一步解释：

维数灾难：是指在处理高维数据时所面临的挑战。随着数据维度增加，为了实现准确的分析和建模，所需数据量呈指数级增长。这种维度灾难使得有效分析和解释数据变得困难，同时建立准确的预测模型也变得困难。维度灾难通常导致数据的稀疏性、计算复杂度增加以及模型过拟合的问题。为了应对维度灾难并改善数据分析和建模算法的性能，人们采用了各种技术，如降维和特征选择。

联邦学习：可以理解为是一种机器学习的分布式训练方法，传统的机器学习模型需要将所有数据集中到一个中央服务器进行训练，但在一些场景中，由于数据隐私、网络带宽或数据存储等问题，集中式训练可能面临困难。Federated learning通过将模型训练任务分发到多个本地设备或边缘设备上，使得数据可以在本地进行训练，只有模型的更新参数被汇总到中央服务器进行模型更新。联邦学习的核心思想是保护用户隐私性。

不确定性估计：

主动学习：

二. 引言

        地球物理中的数据驱动任务实例：