• 0سبد خرید فروشگاه
تعلیم
  • صفحه اصلی
  • محصولات
    • همه تعلیم ها
      • اقتصاد-Economy
        • علوم بورس-Science stock
        • علوم بانکداری-Banking science
        • علوم تجارت-Business Sciences
      • علوم برق-Electrical Sciences
        • مقالات برق-Electrical Articles
        • علوم الکترونیک-Electronic science
      • علوم زیست شناسی-Biological Sciences
        • زمین شناسی-Geology
          • مقالات جغرافیا-Geography Papers
      • علوم اجتماعی-social Sciences
      • علوم ایمنی و بهداشت-Health and safety
        • مقالات ایمنی و بهداشت – Health and safety
      • علوم پزشکی-Medical Sciences
        • علوم روانشناسی-Psychological Science
          • روانشناسی موفقیت-Psychology of success
        • مقالات پزشکی-medical articles
        • مقالات آنتی بیوتیک-Articles antibiotics
        • مقالات دندانپزشکی-Dental articles
      • علوم ریاضیات و فیزیک-Science, mathematics and physics
        • مقالات ریاضی – Mathematical articles
        • مقالات فیزیک-Physics articles
      • علوم زبان انگلیسی-Science in English
      • علوم سیاسی-political science
      • علوم شیمی-Chemical Sciences
        • مقالات شیمی-Chemistry Articles
        • مقالات پتروشیمی-Petrochemical articles
      • علوم صنایع غذایی-Food Industry Science
        • علوم تغذیه-nutrition science
      • علوم صنایع-Industrial science
        • مهندسی مواد-Materials Engineering
          • مقالات متالورژی- Metallurgy Articles
      • علوم عمران-Civil Sciences
        • مقالات عمران-Civil Articles
      • علوم کامپیوتر-computer science
        • مقالات فناوری اطلاعات-Articles of Information Technology
        • مقالات کامپیوتر-Computer Articles
          • دیتابیس-database
          • داده کاوی-Data Mining
          • داده های عظیم-Big data
          • رایانش ابری-cloud computing
          • هادوپ-Hadoop
          • سیستم فازی-Fuzzy System
      • علوم کشاورزی-Agricultural Sciences
        • مقالات کشاورزی-Agricultural Articles
        • مقالات شیلات-Fisheries Articles
        • مقالات محیط زیست-Environmental articles
      • علوم مالی و اداری-Financial and Administrative Science
        • مقالات حسابداری-Accountant Articles
      • علوم مدیریت-Management Sciences
        • مدیریت کسب و کار-business management
        • مقالات مدیریت-Management Articles
        • مقالات کارآفرینی-Entrepreneurship articles
      • علوم تربیت بدنی-Physical Education Sciences
      • علوم ورزشی-Sports Sciences
      • علوم معماری-Architectural Science
      • علوم هنر-Art Science
      • علوم مکانیک-Mechanical Sciences
        • مقالات مکانیک-Mechanical Articles
      • مذهبی-Religious
      • ادبیات-Literature
        • مقالات زبان فارسی-Articles in Persian language
  • مجله اینترنتی
  • حساب کاربری من
  • آموزش دانلود
  • قوانین سایت
  • درباره ما
  • جستجو
  • منو منو
Deep Artificial Neural Networks-taliem-ir

Deep Artificial Neural Networks as a Tool for the Analysis of Seismic Data

۰ تومان

The number of seismological studies based on artificial neural networks has been increasing. However, neural networks with one hidden layer have almost reached the limit of their capabilities. In the last few years, there has been a new boom in neuroinformatics associated with the development of third-generation networks, deep neural networks. These networks operate with data at a higher level. Unlabeled data can be used to pretrain the network, i.e., there is no need for an expert to determine in advance the phenomenon to which these data correspond. Final training requires a small amount of labeled data. Deep networks have a higher level of abstraction and produce fewer errors. The same network can be used to solve several tasks at the same time, or it is easy to retrain it from one task to another. The paper discusses the possibility of applying deep networks in seismology. We have described what deep networks are, their advantages, how they are trained, how to adapt them to the features of seismic data, and what prospects are opening up in connection with their use.

 

دسته: علوم کامپیوتر-computer science, مقالات-Article, مقالات-articles برچسب: computers, Deep learning, deep neural networks, Networks, seismic data
  • توضیحات
  • نظرات (0)

توضیحات

ABSTRACT

The number of seismological studies based on artificial neural networks has been increasing. However, neural networks with one hidden layer have almost reached the limit of their capabilities. In the last few years, there has been a new boom in neuroinformatics associated with the development of third-generation networks, deep neural networks. These networks operate with data at a higher level. Unlabeled data can be used to pretrain the network, i.e., there is no need for an expert to determine in advance the phenomenon to which these data correspond. Final training requires a small amount of labeled data. Deep networks have a higher level of abstraction and produce fewer errors. The same network can be used to solve several tasks at the same time, or it is easy to retrain it from one task to another. The paper discusses the possibility of applying deep networks in seismology. We have described what deep networks are, their advantages, how they are trained, how to adapt them to the features of seismic data, and what prospects are opening up in connection with their use.

 

INTRODUCTION

 Artificial neural networks (NNs) are widely used for the processing of seismic data (Böse et al., 2008; Gravirov et al., 2012; Lin et al., 2012; Kislov and Gravirov, 2017). It is possible to train the NN to solve such complex tasks as pattern recognition, signal detection, nonlinear modeling, classification, and regression using a training sample in which the correct answer is known for each example (supervised learning). However, the expansion of neural network technologies is constrained by a large number of heuristic rules for network design and training. The main thing is that, in this case, it is never known whether the architecture of the constructed network is optimal or whether it has been trained in the best way, i.e., whether the global minimum of the error function is found. Although an NN with one hidden layer can approximate any function with any accuracy, it can be considered to be a lookup table for the training sample with the more or less correct interpolation of intermediate values and extrapolation at the edges (Cybenko, 1989). The main limitations of the applicability of the NN are also associated with the problems of overfitting, stability-plasticity tradeoff, and the curse of dimensionality (Friedman, 1994). Obviously, different methods are developed to bypass these difficulties, but they are mostly heuristic.

چکیده

تعداد مطالعات زمین شناسی بر اساس شبکه های عصبی مصنوعی افزایش یافته است. با این حال، شبکه های عصبی با یک لایه مخفی تقریبا به حد توانایی های خود رسیده اند. در چند سال گذشته، رونق جدیدی در علوم نوریستی در ارتباط با توسعه شبکه های نسل سوم، شبکه های عصبی عمیق وجود دارد. این شبکه ها با داده ها در سطح بالاتر عمل می کنند. داده های بدون برچسب ممکن است برای پیشگیری از شبکه استفاده شوند، به همین علت، نیازی به متخصص برای پیش بینی پدیده ای است که این اطلاعات با آن مطابقت دارند. آموزش نهایی نیاز به مقدار کمی از داده های برچسب گذاری شده دارد. شبکه های عمیق سطح انتزاعی بیشتری دارند و خطاهای کمتر تولید می کنند. همان شبکه را می توان برای حل چندین وظیفه در یک زمان استفاده کرد، یا آسان است که آن را از یک وظیفه به یک دیگر دوباره مجددا بگذرانیم. مقاله در مورد امکان استفاده از شبکه های عمیق در زلزله شناسی بحث می کند. ما توصیف شده است که شبکه های عمیق، مزایای آنها، چگونگی آموزش آنها، چگونگی تطبیق آنها با ویژگی های داده های لرزه ای، و آنچه که چشم انداز در ارتباط با استفاده از آنها باز می شود، توضیح داده شده است.

 

مقدمه

شبکه های عصبی مصنوعی (NNs) به طور گسترده ای برای پردازش داده های لرزه ای مورد استفاده قرار می گیرند (Böse et al.، 2008؛ Gravirov et al.، 2012؛ Lin et al.، 2012؛ Kislov and Gravirov، 2017). ممکن است NN آموزش برای حل وظایف پیچیده مانند تشخیص الگو، تشخیص سیگنال، مدل سازی غیر خطی، طبقه بندی و رگرسیون با استفاده از یک نمونه آموزشی که پاسخ صحیح برای هر نمونه (یادگیری نظارت شده) را آموزش دهد. با این حال، گسترش فناوری های شبکه عصبی محدود به تعداد زیادی از قوانین اکتشافی برای طراحی و آموزش شبکه است. نکته اصلی این است که در این مورد، هرگز نمی دانیم که آیا معماری شبکه ساخته شده بهینه است یا اینکه بهترین روش آن آموزش دیده است، یعنی آیا حداقل حداقل تابع خطای یافت شده است. اگر چه یک NN با یک لایه پنهان می تواند هر تابع را با هر دقت متقابل تقریبا نزدیک کند، می توان آن را یک جدول جستجو برای نمونه آموزش با در نظر گرفتن مقادیر متوسط ​​یا مقادیر متوسط ​​و استخراج در لبه ها در نظر گرفت (Cybenko، 1989). محدودیت های اصلی کاربرد NN همچنین با مشکلات بیش از حد تعادل، اعتماد پذیری پلاستیکی و لعن ابعاد همراه است (فریدمن، 1994). بدیهی است، روش های متفاوتی برای جلوگیری از این مشکلات بوجود می آیند، اما اغلب اووریستی هستند.

Year: 2018

Publisher : INC

 By : K. V. Kislov and V. V. Gravirov

File Information: English Language/ 9 Page / size: 273 KB

Download

سال : 1396

ناشر : INC

کاری از : K. V. Kislov و V. V. Gravirov

اطلاعات فایل : زبان انگلیسی / 9 صفحه / حجم : KB 273

لینک دانلود     

نقد و بررسی‌ها

هیچ دیدگاهی برای این محصول نوشته نشده است.

اولین کسی باشید که دیدگاهی می نویسد “Deep Artificial Neural Networks as a Tool for the Analysis of Seismic Data” لغو پاسخ

برای فرستادن دیدگاه، باید وارد شده باشید.

محصولات مرتبط

  • کتاب چگونه کلیک‌ها را به مشتری تبدیل کنیم

    ۰ تومان
    افزودن به سبد خرید نمایش جزئیات
  • کتاب آموزش HTML5

    ۰ تومان
    افزودن به سبد خرید نمایش جزئیات
  • کتاب آموزش اتوکد

    ۰ تومان
    افزودن به سبد خرید نمایش جزئیات
  • کتاب آموزشی 3DMAX

    ۰ تومان
    افزودن به سبد خرید نمایش جزئیات

درباره فروشگاه

  • ایران
  • تعلیم مرکزی از دانش و علم و فناوریست ،جایی است که کلی مقاله و پروپزال رایگان در اختیار شما کاربران عزیز قرار می گیرد
  • info[at]taliem.ir

دوست عزیز شما می توانید فایل های رایگانی از جمله : نرم افزار ، کتاب ، جزوه ، مقاله و پروپوزال و غیره را از سایت تعلیم دانلود کنید و لازم به ذکر است که 80 در صد محصولات سایت تعلیم به صورت کاملا رایگان ارائه می شود.

در صورتی که فایل یا مقاله ای در سایت نشر داده شده است که دارای حق نشر می باشد خواهشمند است نویسنده یا ناشر با ایمیل زیر ما را در جریان قرار دهد تا از سایت حذف گردد

                taliemsite[@]gmail.com

شما را از پربازدید ترین مقالات مطلع می کنیم

دوست خوبم در صورت هر سوال یا مشکل از طریق تلفن یا پست الکترونیکی زیر می توانیم بهترین خدمات را به شما ارائه دهیم و مطمئن باشید تمام سعی خود را جهت ارائه بهترین خدمت به شما تقدیم خواهیم کرد.

تلفن:07734236086[دور کار-با ایمیل باشما هستیم]

پست الکترونیک : info[@]taliem.ir

اینستاگرام : taliemsit

تعلیم دانشگاهی برای تمام علوم
  • Facebook
  • Twitter
  • LinkedIn
  • Instagram
  • Pinterest
  • Reddit
Secured data aggregation in wireless sensor networksSecured data aggregation-taliem-irDetecting Human Emotions-taliem-irDetecting Human Emotions Using Electroencephalography (EEG) using Dynamic Programming...
رفتن به بالا