data interpretation

  • ХабрахабрФото Настройка функции потерь для нейронной сети на данных сейсморазведки

    Настройка функции потерь для нейронной сети на данных сейсморазведки

    В прошлой статье мы описали эксперимент по определению минимального объема вручную размеченных срезов для обучения нейронной сети на данных сейсморазведки. Сегодня мы продолжаем эту тему, выбирая наиболее подходящую функцию потерь. Рассмотрены 2 базовых класса функций – Binary cross entropy и Intersection over Union – в 6-ти вариантах с подбором параметров, а также комбинации функций разных классов. Дополнительно рассмотрена регуляризация функции…

    Читать далее »
  • ХабрахабрФото Эксперименты с нейронными сетями на данных сейсморазведки

    Эксперименты с нейронными сетями на данных сейсморазведки

    Сложность интерпретации данных сейсмической разведки связана с тем, что к каждой задаче необходимо искать индивидуальный подход, поскольку каждый набор таких данных уникален. Ручная обработка требует значительных трудозатрат, а результат часто содержит ошибки, связанные с человеческим фактором. Использование нейронных сетей для интерпретации может существенно сократить ручной труд, но уникальность данных накладывает ограничения на автоматизацию этой работы. Проведение акваториальной сейсморазведки (источник) Данная…

    Читать далее »


Кнопка «Наверх»