Redes Neuronales Aplicadas A La Geofisica

Las redes neuronales en aplicaciones geofísicas
Mirko van der Baan
*
y Christian Jutten
‡
RESUMEN
Las redes neuronales son cada vez más popular en geofísica. Debido a que son aproximadores universales, estos
herramientas puede aproximar cualquier función continua con una
de precisión arbitraria. Por lo tanto, pueden producir importantes
contribuciones a encontrar soluciones para unavariedad de aplicaciones geofísicas.
Sin embargo, el conocimiento de muchos métodos y técnicas desarrolladas recientemente para aumentar el rendimiento
y para facilitar la utilización de las redes neuronales no parece
siendo generalizada en la comunidad geofísica. Por lo tanto, el poder de estas herramientas todavía no ha sido explorado hasta
en toda su extensión. En este documento, se describentécnicas
de una capacitación más rápida, mejor rendimiento general, es decir, la generalización y la estimación automática de tamaño de la red
y la arquitectura.
INTRODUCCIÓN
Las redes neuronales han ganado popularidad en geofísica
esta última década. Se han aplicado con éxito a una variedad de problemas. En los geofísicos de dominio, las redes neuronales
se han utilizado para elreconocimiento de formas de onda y la primera rotura de la cosecha (Murat y Rudman, 1992;. McCormack et al, 1993), por
electromagnética (Poulton et al., 1992), magnetotelúrico (Zhang
y Paulson, 1997), y con fines de inversión sísmica (R ¨ y OTH
Tarantola, 1994; Langer et al, 1996;. En Mac'ıas Calder et al.
1998), para la división de ondas de corte (Dai y MacBeth, 1994), welllog análisis (Huang et al,1996), el rastro de edición (McCormack.
et al, 1993), deconvolución sísmica (Wang y Mendal de 1992.;
Calder en Mac'ıas et al., 1997), y el evento de clasificación (Dowla
et al, 1990;. Romeo, 1994), y para muchos otros problemas.
Sin embargo, la mayoría de estas aplicaciones no utilizan las técnicas más recientemente desarrollados que facilitan su uso. Por lo tanto,
expresiones como "el diseño y laformación de una red sigue siendo
más un arte que una ciencia "no son raros. El objetivo de
este documento es proporcionar una breve introducción a estos nuevos
Manuscrito recibido por el Editor de 20 de enero 1999; revisado recibido el 03 de febrero 2000.
*
Anteriormente Universit'e Joseph Fourier, Laboratoire de G'eophysique Interne et Tectonophysique, BP 53, 38041 Grenoble Cedex, Francia,en la actualidad
Universidad de Leeds, la Facultad de Ciencias de la Tierra, Leeds LS2 9JT, Reino Unido. E-mail: mvdbaan@earth.leeds.ac.uk.
‡ Laboratoire des Images et des Signaux, Instituto Nacional Politécnico, 46 ​​av. F'elix Viallet, 38031 Grenoble Cedex, Francia. E-mail: chris@lisviallet.inpg.fr.
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técnicas.Para obtener información completa que abarca todo el dominio de los tipos de redes neuronales, se refieren a excelentes críticas por parte de
Lippmann (1987), Hush y Horne (1993), y H'erault Jutten
(1994), y Chentouf (1997).
La afirmación de que "el diseño y la formación de una red es
siendo más un arte que una ciencia "es principalmente atribuible a varios conocidos dificultades relacionadas conlas redes neuronales. Entre
éstos, el problema de determinar la configuración de la red óptima (es decir, su estructura), la distribución del peso óptima de
una red específica, y la garantía de un buen rendimiento general (es decir, la generalización bueno) son más eminente. En este
de papel, se describen las técnicas para hacer frente a la mayor parte de estas dificultades bien conocidos.Muchos tipos de redes neuronales existe. Algunos de estos tienen
ya se ha aplicado a los problemas geofísicos. Sin embargo, hemos
limitar este tutorial para redes estáticas, feedforward. Estática implica que los pesos, una vez determinada, permanecerá fija y hacer
no evolucionan con el tiempo; anticipativo indica que la salida
no es de realimentación, es decir, realimentado, a la red. Así,...