Jag visar att den konventionella seismiska inversionsalgoritmen kan konstrueras som ett återkommande neuralt nätverk och så implementeras med hjälp av djupinlärningsprogram som TensorFlow. Genom att tillämpa ett annat djupt lärande koncept, Adam optimizer med minibatches av data, producerar snabbare konvergens mot den sanna våghastighetsmodellen på en 2D-datauppsättning än Stochastic Gradient Descent och än L-BFGS-B optimizer med kostnadsfunktionen och lutning som beräknas med hela träningsdatasetet. Jag visar också att kostnadsfunktionen lutningsberäkning med hjälp av omvänd-läge automatisk differentiering är samma som används i den angränsande tillståndsmetoden.
I FWI visade Richardson REF att ett återkommande neuralt nätverk med automatisk differentiering kan användas för att utföra gradientberäkningar.
Seismic Full-Waveform Inversion Using Deep Learning Tools and Techniques
{'venue': None, 'journal': 'arXiv: Geophysics', 'mag_field_of_study': ['Geology', 'Physics']}