論文の概要: Ensemble long short-term memory (EnLSTM) network

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2004.13562v2
• Date: Sun, 1 Nov 2020 02:17:49 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-09 13:18:11.524419
• Title: Ensemble long short-term memory (EnLSTM) network
• Title（参考訳）: Ensemble long short-term memory (EnLSTM) ネットワーク
• Authors: Yuntian Chen and Dongxiao Zhang
• Abstract要約: 本稿では,小さなデータセットでトレーニングし,逐次データを処理するアンサンブル長短期記憶(EnLSTM)ネットワークを提案する。 EnLSTMは平均2乗誤差(MSE)を34%削減したウェルログを生成する最先端モデルであることが証明されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.456877715768796
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In this study, we propose an ensemble long short-term memory (EnLSTM) network, which can be trained on a small dataset and process sequential data. The EnLSTM is built by combining the ensemble neural network (ENN) and the cascaded long short-term memory (C-LSTM) network to leverage their complementary strengths. In order to resolve the issues of over-convergence and disturbance compensation associated with training failure owing to the nature of small-data problems, model parameter perturbation and high-fidelity observation perturbation methods are introduced. The EnLSTM is compared with commonly-used models on a published dataset, and proven to be the state-of-the-art model in generating well logs with a mean-square-error (MSE) reduction of 34%. In the case study, 12 well logs that cannot be measured while drilling are generated based on logging-while-drilling (LWD) data. The EnLSTM is capable to reduce cost and save time in practice.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,小規模データセット上でトレーニングを行い,シーケンシャルデータを処理できるアンサンブル長短期記憶(enlstm)ネットワークを提案する。 EnLSTMは、アンサンブルニューラルネットワーク(ENN)とカスケード長短期記憶(C-LSTM)ネットワークを組み合わせて構築され、それらの補完的な強度を利用する。 小型データ問題の性質からトレーニング失敗に伴う過収束と乱れ補償の問題を解決するために,モデルパラメータ摂動と高忠実度観測摂動法を導入する。 EnLSTMは、公表されたデータセット上で一般的に使用されるモデルと比較されており、平均2乗誤差(MSE)を34%削減したウェルログを生成する最先端モデルであることが証明されている。 本ケーススタディでは,lwd(loging-while-drilling)データに基づいて,掘削時に測定できない12の井戸ログを生成する。 EnLSTMはコストを削減し、実際に時間を節約できる。

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