ترجمه مقاله شبکه های عصبی مصنوعی عمیق به عنوان ابزاری برای تحلیل داده های لرزه ای - نشریه اشپرینگر

قیمت خرید این محصول

۳۵,۰۰۰ تومان

دانلود رایگان نمونه دانلود مقاله انگلیسی

عنوان فارسی

شبکه های عصبی مصنوعی عمیق به عنوان ابزاری برای تحلیل داده های لرزه ای

عنوان انگلیسی

Deep Artificial Neural Networks as a Tool for the Analysis of Seismic Data

صفحات مقاله فارسی

17

صفحات مقاله انگلیسی

9

سال انتشار

2018

رفرنس

دارای رفرنس در داخل متن و انتهای مقاله

نشریه

اشپرینگر - Springer

فرمت مقاله انگلیسی

PDF

فرمت ترجمه مقاله

ورد تایپ شده و pdf

نوع مقاله

ISI

نوع ارائه مقاله

ژورنال

شناسه ISSN مجله

0747-9239

کد محصول

9977

وضعیت ترجمه عناوین تصاویر

ترجمه شده است ✓

وضعیت ترجمه متون داخل تصاویر

ترجمه شده است ✓

وضعیت ترجمه منابع داخل متن

به صورت انگلیسی درج شده است ✓

وضعیت فرمولها و محاسبات در فایل ترجمه

به صورت عکس، درج شده است

بیس

نیست ☓

مدل مفهومی

ندارد ☓

پرسشنامه

ندارد ☓

متغیر

ندارد ☓

رفرنس در ترجمه

در داخل متن و انتهای مقاله درج شده است

رشته های مرتبط با این مقاله

ژئوفیزیک

گرایش های مرتبط با این مقاله

لرزه نگاری، زلزله شناسی

مجله

ابزارهای لرزه ای - Seismic Instruments

دانشگاه

موسسه تئوری پیش بینی زلزله و ژئوفیزیک ریاضی، آکادمی علوم روسیه، مسکو، روسیه

کلمات کلیدی

شبکه های عصبی عمیق، یادگیری عمیق، الگوریتم حریصانه، داده های لرزه ای، یادگیری چند منظوره

کلمات کلیدی انگلیسی

deep neural networks - deep learning - greedy algorithm - seismic data - multitask learning

doi یا شناسه دیجیتال

https://doi.org/10.3103/S0747923918010073

۰.۰ (بدون امتیاز)

امتیاز دهید

فهرست مطالب

چکیده
مقدمه
شبکه های عصبی عمیق
ویژگی های تحلیل داده های لرزه ای
یادگیری چند منظوره
نتایج و بحث
نتیجه گیری ها
منابع

نمونه چکیده متن اصلی انگلیسی

Abstract

The number of seismological studies based on artificial neural networks has been increasing. However, neural networks with one hidden layer have almost reached the limit of their capabilities. In the last few years, there has been a new boom in neuroinformatics associated with the development of third-generation networks, deep neural networks. These networks operate with data at a higher level. Unlabeled data can be used to pretrain the network, i.e., there is no need for an expert to determine in advance the phenomenon to which these data correspond. Final training requires a small amount of labeled data. Deep networks have a higher level of abstraction and produce fewer errors. The same network can be used to solve several tasks at the same time, or it is easy to retrain it from one task to another. The paper discusses the possibility of applying deep networks in seismology. We have described what deep networks are, their advantages, how they are trained, how to adapt them to the features of seismic data, and what prospects are opening up in connection with their use.

نمونه چکیده ترجمه متن فارسی

چکیده
تعداد مطالعات لرزه شناسی برمبنای شبکه های عصبی مصنوعی در حال افزایش است. با این حال، شبکه های عصبی با یک لایه مخفی (پنهان) تقریباً به محدوده قابلیت های خود دست یافته است. در چند سال اخیر پیشرفت های جدیدی در زمینه فناوری نرونی مرتبط با توسعه شبکه های نسل سوم یعنی شبکه عصبی عمیق وجود داشته است. این شبکه ها با داده هایی در یک سطح بالاتر کار می کنند. داده های بدون علامت برای پیشگیری از شبکه قابل استفاده هستند، به این معنا که نیازی وجود ندارد که یک متخصص از قبل مشخص کند که این داده ها به چه پدیده ای مرتبط هستند. آموزش نهایی نیازمند مقدار کمی از داده های علامت گذاری شده است. شبکه های عمیق دارای یک سطح بالاتر از انتزاع هستند و خطاهای کمتری تولید می کنند. شبکه ای یکسان برای حل کارهای متعدد در یک زمان قابل استفاده است یا دستیابی به آن از یک کار به کار دیگر آسان است. این مقاله درباره امکان به کارگیری شبکه های عمیق در لرزه شناسی بحث می کند. ما به طور کامل شبکه های عمیق، مزیت های آن ها، نحوه آموزش آن ها، نحوه تطبیق آن ها با ویژگی های داده های لرزه شناسی و چشم اندازهای موجود در ارتباط با استفاده از آن ها را به طور کامل مورد بررسی قرار داده ایم.

برچسب‌ها: دانلود رایگان مقالات انگلیسی ژئوفیزیک