Fugu-MT 論文翻訳(概要): Transfer Learning Enhanced Full Waveform Inversion

論文の概要: Transfer Learning Enhanced Full Waveform Inversion

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.11259v2
Date: Fri, 1 Dec 2023 13:22:56 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-12-04 19:06:50.170277
Title: Transfer Learning Enhanced Full Waveform Inversion
Title（参考訳）: トランスファー学習による全波形インバージョン
Authors: Stefan Kollmannsberger, Divya Singh and Leon Herrmann
Abstract要約: フルウェーブフォーム・インバージョン(FWI)を用いた非破壊検査の分野でニューラルネットワークを好適に活用する方法を提案する。提案手法は、隣接最適化内でニューラルネットワークを用いて、ドメイン内の未知の物質分布を識別する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 2.3020018305241337
License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
Abstract: We propose a way to favorably employ neural networks in the field of non-destructive testing using Full Waveform Inversion (FWI). The presented methodology discretizes the unknown material distribution in the domain with a neural network within an adjoint optimization. To further increase efficiency of the FWI, pretrained neural networks are used to provide a good starting point for the inversion. This reduces the number of iterations in the Full Waveform Inversion for specific, yet generalizable settings.
Abstract（参考訳）: 本稿では,Full Waveform Inversion (FWI) を用いた非破壊検査分野において,ニューラルネットワークを好適に活用する方法を提案する。提案手法は、隣接最適化内のニューラルネットワークを用いて、ドメイン内の未知の物質分布を識別する。 fwiの効率をさらに高めるために、事前訓練されたニューラルネットワークを使用して、反転の出発点を提供する。これにより、特定のが一般化可能な設定に対するFull Waveform Inversionのイテレーションの数を減らすことができる。

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