【摘 要】
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我们将深度学习用于三种地震噪声的压制:未知方差的随机噪声、线性噪声以及多次波。传统方法依赖于信号模型和对应的先验信息,而深度学习方法仅依赖于大规模的训练数据。训练
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我们将深度学习用于三种地震噪声的压制:未知方差的随机噪声、线性噪声以及多次波。传统方法依赖于信号模型和对应的先验信息,而深度学习方法仅依赖于大规模的训练数据。训练数据以原始数据作为输入,干净数据作为输出,通过优化网络参数可以得到一个深度神经网络。深度学习还可以揭示出地震数据不同层次的抽象信息。除了边界信息之外,我们还可以得到更高层次的信息,这对于理解地震数据中的深层信息非常重要。深度学习不需要对数据进行精确建模或者人工调整参数,我们称之为盲去噪或智能去噪。我们使用卷积神经网络和随机梯度下降法来训练网络。数值结果显示深度学习在去噪中取得了非常好的效果。
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