論文の概要: Seismogram Transformer: A generic deep learning backbone network for multiple earthquake monitoring tasks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.01037v2
• Date: Wed, 25 Oct 2023 02:52:01 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-26 19:28:13.452175
• Title: Seismogram Transformer: A generic deep learning backbone network for multiple earthquake monitoring tasks
• Title（参考訳）: 地震計トランスフォーマー:複数の地震監視タスクのための汎用ディープラーニングバックボーンネットワーク
• Authors: Sen Li, Xu Yang, Anye Cao, Changbin Wang, Yaoqi Liu, Yapeng Liu, Qiang Niu
• Abstract要約: 本稿では地震モニタリングタスクのための新しいバックボーンニューラルネットワークモデルSeisTについて紹介する。 効率的なネットワークアーキテクチャのおかげで、SeesTは、地震検出、地震相の選択、ファーストモーションの極性分類、マグニチュード推定、バックアジマス推定タスクにおいて、最先端のモデルに匹敵する、あるいはより優れている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.798801355369044
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Seismic records, known as seismograms, are crucial records of ground motion resulting from seismic events, constituting the backbone of earthquake research and monitoring. The latest advancements in deep learning have significantly facilitated various seismic signal processing tasks. This paper introduces a novel backbone neural network model designed for various seismic monitoring tasks, named Seismogram Transformer (SeisT). Thanks to its efficient network architecture, SeisT matches or even outperforms the state-of-the-art models in earthquake detection, seismic phase picking, first-motion polarity classification, magnitude estimation, and back-azimuth estimation tasks, particularly in terms of out-of-distribution generalization performance. SeisT consists of multiple network layers composed of different foundational blocks, which help the model understand multi-level feature representations of seismograms from low-level to high-level complex features, effectively extracting features such as frequency, phase, and time-frequency relationships from input seismograms. Three different-sized models were customized based on these diverse foundational modules. Through extensive experiments and performance evaluations, this study showcases the capabilities and potential of SeisT in advancing seismic signal processing and earthquake research.
• Abstract（参考訳）: 地震記録は地震記録として知られ、地震調査とモニタリングのバックボーンを構成する地震イベントによって生じる地震動の重要な記録である。 ディープラーニングの最近の進歩は、様々な地震信号処理タスクを著しく促進してきた。 本稿では,地震計トランスフォーマ(seist)と呼ばれる,各種地震観測タスク用に設計された新しいバックボーンニューラルネットワークモデルを提案する。 その効率的なネットワークアーキテクチャのおかげで、地震検出、地震位相抽出、第一運動極性分類、マグニチュード推定、および後方方位推定タスクにおける最先端のモデル、特に分散汎化性能の面で、seistは、最先端のモデルよりも優れています。 SeisTは、複数の基本ブロックから構成される複数のネットワーク層から構成されており、モデルが低レベルから高レベルの複雑な特徴から地震図の多レベル特徴表現を理解するのに役立ち、入力地震図から周波数、位相、時間周波数の関係などの特徴を効果的に抽出する。 これらの多様な基本モジュールに基づいて、3つの異なるサイズのモデルがカスタマイズされた。 本研究は,広範囲な実験と性能評価を通じて,地震信号処理と地震研究の進展におけるSeesTの能力と可能性を示す。

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