文章核心观点 公司宣布通过DeepSeek开源模型对堆叠稀疏自编码器进行深度优化，为异常检测技术注入新活力并提供高效解决方案 [1] 数据预处理 - 公司在数据预处理阶段收集的行为数据含多特征，为消除特征间维度影响、提高模型训练有效性，采用归一化处理方法 [2] - 归一化将数据缩放到特定范围，避免某些特征因值范围大主导模型训练，在检测项目中提高了训练效率，为后续特征提取奠定基础，使处理后的数据更符合深度学习模型输入要求 [3] 模型输入与优化 - 数据预处理完成后，将处理后的数据输入堆叠稀疏自编码器模型，该模型由多个自编码器层组成，每层负责提取不同层次特征，公司利用DeepSeek模型动态调整稀疏约束强度和方式，使自编码器每层学习的特征稀疏且具代表性 [4] - 公司利用DeepSeek模型对堆叠稀疏自编码器进行创新优化，采用贪婪逐层训练方法，先训练自编码器下层学习输入数据基本特征，再将下层输出作为上层输入继续训练，逐层提取更深特征，增强模型表达能力，且每层受稀疏约束 [5] 模型训练策略 - 公司用DeepSeek模型训练的堆叠稀疏自编码器在输入数据中添加噪声，采用去噪训练方法，使模型学习更鲁棒的特征表示，提高模型在真实场景中面对噪声数据时的异常检测准确性和鲁棒性 [6] - 公司在训练过程中应用Dropout正则化技术，随机丢弃部分神经元，避免模型过拟合，使模型学习更通用和鲁棒的特征表示 [7] DeepSeek模型优势 - DeepSeek模型采用分布式计算框架，将训练任务分配到多个计算节点并行执行，缩短训练时间、提高训练效率，采用预训练+微调策略可加速模型收敛、提高性能，为优化堆叠稀疏自编码器提供全面支持 [8][9] 公司业务范围 - 公司致力于为全球客户提供领先的全息技术服务，包括高精度全息激光雷达解决方案、独家全息激光雷达点云算法架构设计、突破性全息成像解决方案、全息激光雷达传感器芯片设计、全息车辆智能视觉技术，为客户提供可靠的全息高级驾驶辅助系统，还提供全息数字孪生技术服务并建立了专有资源库 [10]