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April 10-11, 2018: Training
April 11-13, 2018: Tutorials & Conference
Beijing, CN

深度学习与地质学能碰撞出什么样的火花?

此演讲使用中文 (This will be presented in Chinese)

李苍柏 (中国地质科学院矿产资源研究所)
16:2017:00 Friday, April 13, 2018
Secondary topics:  深度学习(Deep Learning)

必要预备知识 (Prerequisite Knowledge)

机器学习基础,深度学习基础,构造地质学基础

您将学到什么 (What you'll learn)

学到深度学习在地质行业目前中的应用,以及学习如何使用深度学习来做地质行业应用!

描述 (Description)

深度学习在地质学上的应用还处于一个新兴的领域。事实上,地质学家很喜欢拿地质学来与医学做对比,因为医学诊断疾病是找人不舒服的地方,实际上用地质学来解释,就是人的异常点在哪里。地质学也一样,主要研究岩石圈存在异常的区域,从而预测成矿靶区在什么位置,哪个地方的地质应力超标,有可能引发地震等等。这都是地质学要解决的问题。那本人的议题就是,可否使用深度学习的方法来解决这个问题,前人做了哪些工作。在此基础之上,将本人所做的深度学习地质学应用来做一个简单的介绍,深度学习如何识别地质构造!

Photo of 李苍柏

李苍柏

中国地质科学院矿产资源研究所

自2012年Hinton教授等人使用基于卷积神经网络的深度学习模型赢得了ImageNet分类比赛以来,深度学习的热潮席卷了各个行业。文章在介绍了深度学习历史的基础上,探索了国内地质行业中,深度学习模型的使用情况。并介绍了深度学习的基础概念,如神经元,神经网络以及监督学习和无监督学习。在概念的基础上,介绍了深度学习基础模型中的两个重要的网络,深度置信模型(DBN)和卷积神经网络(CNN)。文章的最后,类比深度学习在医学中的应用情况,提出了深度学习在地质学中潜在的应用前景。

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