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J-GLOBAL ID:202202265484342986   整理番号:22A0396581

DTAE:3-D地震データ内挿のための深層テンソルオートエンコーダ【JST・京大機械翻訳】

DTAE: Deep Tensor Autoencoder for 3-D Seismic Data Interpolation
著者 (6件):
資料名:
巻: 60  ページ: ROMBUNNO.5904219.1-19  発行年: 2022年 
JST資料番号: H0016B  ISSN: 0196-2892  CODEN: IGRSD2  資料種別: 逐次刊行物 (A)
記事区分: 原著論文  発行国: アメリカ合衆国 (USA)  言語: 英語 (EN)
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地震データ補間のコア課題は,3D空間における未知と既知のトレース間の潜在空間-時間関係を把握する方法である。優勢なテンソルベースの補間スキームは,三次元地震データに隠された高次元関係をマイニングするために,大域的に低ランク近似を追求する。しかしながら,低ランク仮定が複雑な地質構造を含むデータに対して破られるとき,既存の補間スキームは,補間結果に影響するかもしれないトレース関係を正確に捉えることができない。代替として,本論文では,基本的な深いテンソルオートエンコーダ(DTAE)と2つのバリアントを提示して,データ駆動,非線形,および高次元マッピングを暗黙的に学習し,任意の根底にある仮定を必要とせずに,トレース間の複雑な関係を探った。次に,従来のバックプロパゲーション(BP)のテンソルバージョンとして本質的に見ることができるテンソルバックプロパゲーション(TBP)を導入し,新しいモデルパラメータを解いた。実装の容易さのために,テンソルとマトリックス自動符号器の間の数学的関係をテンソルテンソル積の特性を利用して構築した。導出した関係に基づいて,DTAE重みパラメータを離散余弦変換(DCT)ドメインにおける各正面スライスにマトリックス自動符号器を適用することにより推論し,このプロセスを一般的な理論的および実際的フレームワークにさらに要約した。最後に,提案したDTAEベースの方法の性能利点を,合成および実際の現場地震データの両方による実験で実証した。Copyright 2022 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】
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分類 (4件):
分類
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図形・画像処理一般  ,  パターン認識  ,  システム・制御理論一般  ,  数値計算 
タイトルに関連する用語 (5件):
タイトルに関連する用語
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