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大数据成矿预测系列(九) | 数据的“自我画像”：自编码器如何实现非监督下的“特征学习”
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原文中文，约3700字，阅读约需9分钟。
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内容提要
自编码器在地质勘查中广泛应用，尤其在异常识别方面。深度自编码器（DAE）通过无监督学习和非线性特征提取，有效处理复杂地质数据，识别潜在成矿模式，推动成矿预测的发展。
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关键要点
- 自编码器在地质勘查中广泛应用，尤其在异常识别方面。
- 现代矿产勘查正从经验驱动转向数据驱动的定量预测。
- 地质数据的复杂性对传统分析方法构成挑战，包括高维性、非线性、强噪声、数据缺失和空间自相关性。
- 深度自编码器（DAE）通过无监督学习和非线性特征提取，有效处理复杂地质数据。
- DAE的引入标志着成矿预测领域的范式转变，从特征工程转向特征学习。
- DAE的核心架构包括编码器和解码器，旨在学习输入数据的压缩表示并重建原始输入。
- DAE通过重建误差进行异常检测，识别与背景模式不同的异常样本。
- DAE在地质学中的应用逐步演化，解决了非线性、高维、噪声和空间相关性等问题。
- 基础DAE的研究为后续的多种专业化变体奠定了基础，如降噪自编码器、卷积自编码器、稀疏自编码器和变分自编码器。
- 变分自编码器提供了概率性异常检测，适用于高风险、高不确定性的地质勘探决策。
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