全波形反演的深度学习方法: 第 5 章 端到端的方法
摘要: 纯粹的端到端方法, 是指根据预先给定的训练数据, 即 地震记录-速度模型 对, 训练一个深度网络. 这本质上是一个离线 (offline) 的方式. 训练获得的模型, 可以很快进行预测.
1. 基本思想
可以把反演看作是图片的“风格迁移”, 类似于将猫的照片转换为卡通样式的猫. 地震数据就是原始图像, 而速度模型就是卡通图像.
- 优点: 与图像处理方式类似.
- 缺点: 需要非常多的数据. 可解释性较弱.
2. 基本结构
图 2 给出了一个典型的编码-解码器结构, 从多炮数据获得了速度模型.
参考文献
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