論文の概要: Extracting dispersion curves from ambient noise correlations using deep learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2002.02040v1
• Date: Wed, 5 Feb 2020 23:41:12 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-03 21:20:33.809961
• Title: Extracting dispersion curves from ambient noise correlations using deep learning
• Title（参考訳）: 深層学習による環境騒音相関による分散曲線の抽出
• Authors: Xiaotian Zhang, Zhe Jia, Zachary E. Ross, and Robert W. Clayton
• Abstract要約: 本研究では,表面波の分散曲線の位相を分類する機械学習手法を提案する。 受信機のアレイで観測された表面の標準FTAN解析を画像に変換する。 我々は、教師付き学習目標を備えた畳み込みニューラルネットワーク(U-net)アーキテクチャを使用し、伝達学習を取り入れる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.0237120900821557
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We present a machine-learning approach to classifying the phases of surface wave dispersion curves. Standard FTAN analysis of surfaces observed on an array of receivers is converted to an image, of which, each pixel is classified as fundamental mode, first overtone, or noise. We use a convolutional neural network (U-net) architecture with a supervised learning objective and incorporate transfer learning. The training is initially performed with synthetic data to learn coarse structure, followed by fine-tuning of the network using approximately 10% of the real data based on human classification. The results show that the machine classification is nearly identical to the human picked phases. Expanding the method to process multiple images at once did not improve the performance. The developed technique will faciliate automated processing of large dispersion curve datasets.
• Abstract（参考訳）: 表面波の分散曲線の位相を分類する機械学習手法を提案する。 受信機のアレイで観測される表面の標準FTAN分析を画像に変換し、各画素を基本モード、第1オーバトン、ノイズに分類する。 我々は、教師付き学習目標を持つ畳み込みニューラルネットワーク(u-net)アーキテクチャを使用し、転送学習を組み込む。 トレーニングはまず粗い構造を学ぶために合成データを用いて行われ、続いて人間の分類に基づいて実際のデータの約10%を用いてネットワークを微調整する。 その結果,機械の分類は人間の選別フェーズとほぼ同一であることが判明した。 一度に複数の画像を処理できるように拡張しても、パフォーマンスは改善されなかった。 開発した手法は,大規模分散曲線データセットの自動処理をファシリエートする。

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