基于深度卷积网络的地震数据插值

发布时间：2021-03-10 14:41

　　在勘探中,有很多因素会导致地震资料缺失,从而影响后续的资料解释。因此需要重构缺失的地震数据,即地震数据插值本文用深度卷积网络的方法做插值,与其他插值方法相比它的重构效果更好,误差更小。卷积网络只有很少的预处理和后处理,使用起来更加方便。实际问题往往非常复杂,几乎不能用线性模型解决,或用线性模型误差会非常大从而影响插值结果,进而影响后续的资料解释等。为了解决这个问题,引入激活函数,但是常见的激活函数各有缺点,使用Sigmoid激活函数具有梯度消失的问题和零中心问题。Hyperbolic Tangent激活函数解决了零中心问题,但是仍然存在梯度消失问题。这里选用ReLU激活函数解决了线性模型的局限性问题,并且解决了梯度消失和零中心问题,适用范围更广。传统的基于稀疏编码的方法是分别处理每一层,深度卷积网络的方法是共同优化所有层。本文的深度卷积网络是一个轻量级结构,是端到端映射,不需要繁琐的操作,但是仍然保证了良好的效果,并且降低了冗余信息。 

【文章来源】：哈尔滨工业大学黑龙江省 211工程院校 985工程院校

【文章页数】：42 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

Sigmoid激活函数图像

图 3-6 Sigmoid 激活函数图像时对应的 y 值的变化不大，假设输入层和第一个隐藏隐藏层和第二个隐藏层之间的参数为2w ，第二个隐3w ，我们需要进行一个求导操作，即反向传播，要多少贡献。1w 计算对损失函数的贡献时需要累成前3w 的倒数，如果我们使用 Sigmoid 激活函数[48]，当3w在 Sigmoid 上的斜率就接近于 0，所以当12w , w,w此出现了梯度消失的问题[49]。olic Tangent 激活函数ic Tangent 激活函数表示为下式，图像如下图，xxxxeeeexxx coshsinhtanh

哈尔滨工业大学理学硕士学位论文c Tangent 激活函数和Sigmoid 激活函数很类似，moid 激活函数的 ( 0,1)，同样是挤压函数，解决梯度消失问题仍然存在。Sigmoid函数微分形式问题以及梯度消失问题，Hyperbolic Tangent 函并且保留了Sigmoid函数的优点，但是仍然没有激活函数函数表示如下式，图像如下图 0,0,0()max{0,}yyyfyy

【参考文献】：
期刊论文
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硕士论文
[1]基于卷积神经网络的图像超分辨率研究[D]. 朱晓宁.燕山大学 2017
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本文编号：3074831