深度学习方法（GPU 并行加速）
Deep Learning Methods — GPU Parallel Acceleration
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。 迁移到 GPU（CUDA/OpenCL）时可按站点/时段分块并行，单精度为主、关键环节双精度，吞吐由批大小与内存带宽决定。
04
关键参数
网络结构、数据量、训练策略、可解释性手段；GPU 版本关注批大小、显存占用与 kernel 分支开销，需在 GPU 上复验浮点一致性。
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。 GPU 实现适合多站大规模批处理与参数扫描，须与 CPU 参考实现比对误差并固定随机种子保证可复现。
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