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Deutsch(DE) Autoregressive Drillhole Modelling Under Distribution Shift

新基准评估用于矿产勘探钻孔的自回归模型

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] ·

研究人员推出了DrillBench，这是一个旨在评估矿产勘探钻孔数据的自回归模型的新基准。该基准包含来自西澳大利亚的49,671个钻孔，侧重于基于序列数据预测更深的地层。对经典、地统计学和神经网络模型的实验表明，虽然空间条件有助于局部优势，但在岩性序列上训练的自回归模型在跨地质变化方面表现出更强的泛化能力。 AI

影响 该基准可以推动自回归模型在地质勘查和资源勘探中的应用。

排序理由 该项目是一篇研究论文，介绍了一个用于评估特定领域自回归模型的新基准。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]

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报道来源 [1]

  1. arXiv cs.LG TIER_1 Deutsch(DE) · Yihao Ding, Daniel Yitian Su, Yiran Zhang, Christopher M. Gonzalez, Wei Liu ·

    自回归钻孔模型在分布偏移下的应用

    arXiv:2610.01204v1 Announce Type: new Abstract: Autoregressive modelling has achieved remarkable success in language and sequence tasks by learning to predict future states from previous observation. Mineral-exploration drillholes provide a natural but largely unexplored setting …

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