深度学习方法（云端批量分析）
Deep Learning Methods — Cloud Batch Analysis
用多层神经网络（CNN/LSTM/Transformer）直接从原始或浅特征数据学习表示与预测。
01
定义
用多层神经网络（CNN/LSTM/Transformer）直接从原始或浅特征数据学习表示与预测。
02
公式与计算
ŷ = f_L(…f_2(f_1(x)))
训练：反向传播 + 梯度下降，需大量数据与正则化
03
适用时机
大规模波形/图像/声学数据（DAS 事件、生物声学、影像反演）、长序列预测。 云端批量处理时，窗长与参数可取更精细值，并可结合历史数据做自适应调参。
04
关键参数
网络结构、数据量、训练策略、可解释性手段；云端版本可放宽存储与算力限制，但需保证多站数据时间对齐。
05
注意事项
失效与边界SIYB 立场：深度学习在环境感知领域多为" promising / experimental"，落地前必须有本地验证集与失败案例说明。 云端实现可并行处理多站多年数据，建议输出处理日志与参数版本，便于结果复现。
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