论文摘要
在深度学习领域使用的Dropout机制在训练中按一定概率准则随机剔除某些神经元,能够显著提高神经网络的图像和语言识别准确率。受其启发,将Dropout机制引入基于深度BP神经网络的地球物理反演（简称Dropout-BPNN）,利用地震放大效应反演浅层S波速度结构,数值试验表明,在相同条件下,Dropout-BPNN的反演效果明显好于传统BPNN。同时研究了深度学习中流行的ReLU激活函数的性能,发现在本地球物理反演案例中,其表现不及传统激活函数。
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 康治梁,余嘉顺
关键词: 机制,神经网络,函数,地球物理反演,横波速度
来源: 工程地球物理学报 2019年03期
年度: 2019
分类: 基础科学,工程科技Ⅰ辑
专业: 地质学,地球物理学,矿业工程
单位: 成都理工大学地球物理学院
基金: 国家自然科学基金(编号:41774059),四川省科技计划(编号:2018JY0005)
分类号: P631
页码: 286-294
总页数: 9
文件大小: 3608K
下载量: 124
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