请生成一条深度学习模型训练过程中准确率的曲线（200个epoch），要非线性变化，最终收敛于0.82（在95epoch时），要求上升过程迅速并且曲线从陡变缓，添加随机波动，且波动幅度逐渐减小。

为了生成这样的深度学习模型训练过程中准确率的非线性变化曲线，我们可以使用Python的matplotlib库结合numpy生成一个模拟数据。这里是一个示例代码：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 定义初始精度、最终精度、总epoch数和过渡点
initial_accuracy = 0.75
final_convergence = 0.82
total_epochs = 200
transition_epoch = 95
random_varying_range = 0.05  # 随机波动的幅度范围

# 创建一个非线性的上升过程
accuracy_curve = np.zeros(total_epochs)
accuracy_curve[:transition_epoch] = initial_accuracy + np.linspace(0, 0.04, transition_epoch)**2  # 上升过程迅速且陡峭

# 添加随机波动
remaining_epochs = total_epochs - transition_epoch
random_curve = np.random.normal(0, random_varying_range, remaining_epochs)  # 随机波动幅度逐渐减小
accuracy_curve[transition_epoch:] = final_convergence + accuracy_curve[transition_epoch] + random_curve

# 平滑曲线
accuracy_curve_smoothed = np.convolve(accuracy_curve, np.ones(5)/5, mode='same')

# 绘制图形
plt.plot(accuracy_curve_smoothed, label="Accuracy", marker='o')
plt.xlabel("Epochs")
plt.ylabel("Accuracy")
plt.title("Non-linear Accuracy Curve with Convergence at Epoch 95 and Smoothing")
plt.axhline(final_convergence, linestyle='dashed', color='red', label="Final Convergence")
plt.grid(True)
plt.legend()
plt.show()