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    <title>机器学习 on 知星悟地</title>
    <link>https://geowisdom.com.cn/tags/%E6%9C%BA%E5%99%A8%E5%AD%A6%E4%B9%A0/</link>
    <description>Recent content in 机器学习 on 知星悟地</description>
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      <title>用自适应梯度下降求解电磁反演问题：向深度学习借一种更省时的优化器</title>
      <link>https://geowisdom.com.cn/posts/research/adaptive_gradient_descent_em/</link>
      <pubDate>Sun, 23 Aug 2026 00:00:00 +0000</pubDate>
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      <description>介绍发表于 IEEE TGRS 的论文：将深度学习中的自适应梯度下降（AGD，如 Adam 与 RMSProp）引入大地电磁反演，用累积梯度取代昂贵的线搜索，比传统 NLCG 节省三分之一以上的计算成本</description>
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      <title>让大地电磁反演&#34;又快又准&#34;：物理引导自编码器与尺度定律外推</title>
      <link>https://geowisdom.com.cn/posts/research/physics_guided_autoencoder_mt/</link>
      <pubDate>Sun, 23 Aug 2026 00:00:00 +0000</pubDate>
      <guid>https://geowisdom.com.cn/posts/research/physics_guided_autoencoder_mt/</guid>
      <description>介绍发表于 Frontiers in Earth Science 的论文：把正演物理嵌入自编码器解码器（PGAE），并结合尺度定律增强其跨观察系统的可复用性，实现又快又准的 1D 大地电磁反演</description>
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