Популярное

Музыка Кино и Анимация Автомобили Животные Спорт Путешествия Игры Юмор

Интересные видео

2025 Сериалы Трейлеры Новости Как сделать Видеоуроки Diy своими руками

Топ запросов

смотреть а4 schoolboy runaway турецкий сериал смотреть мультфильмы эдисон
dTub
Скачать

CycleGAN For Seismic Inversion: A Deep Learning Approach Using Only Few Examples

Автор: Ruslan Miftakhov - AI Research

Загружено: 2022-08-03

Просмотров: 4297

Описание:

Today's topic is AI-based seismic impedance inversion and I’ll show how advanced neural network architecture gives better results than model-based and data-driven inversions on limited datasets.

📓 Resources:
Seismic impedance inversion based on cycle-consistent generative adversarial network https://www.sciencedirect.com/science...

BE MY FRIEND:
🌎 My website/blog - https://ruslanmiftakhov.com/
🪢 LinkedIn -   / ruslan-miftakhov  

WHO AM I:
I am Chief Technical Officer at a software company that develops AI/ML solutions for the Oil and Gas sector. I am passionate about AI and its application in Oil and Gas. For many years, I have been developing and launching solutions based on AI for various aspects of geoscience and petroleum engineering. I make videos about Deep Learning and Machine Learning applications within Oil and Gas.

LEARN AI/ML IN O&G WITH ME

CycleGAN For Seismic Inversion: A Deep Learning Approach Using Only Few Examples

Поделиться в:

Доступные форматы для скачивания:

Скачать видео mp4

  • Информация по загрузке:

Скачать аудио mp3

Похожие видео

Random Noise Suppression In Seismic Data Using Self-Supervised Learning

Random Noise Suppression In Seismic Data Using Self-Supervised Learning

Seismic Resolution 101: How to Improve Subsurface Imaging

Seismic Resolution 101: How to Improve Subsurface Imaging

Seismic Reflection Interpretation 5-3 Seismic Inversion in 10 minutes

Seismic Reflection Interpretation 5-3 Seismic Inversion in 10 minutes

Краткое объяснение больших языковых моделей

Краткое объяснение больших языковых моделей

Но что такое нейронная сеть? | Глава 1. Глубокое обучение

Но что такое нейронная сеть? | Глава 1. Глубокое обучение

EAGE E-Lecture: Applied AVO by Anthony Fogg

EAGE E-Lecture: Applied AVO by Anthony Fogg

LLM и GPT - как работают большие языковые модели? Визуальное введение в трансформеры

LLM и GPT - как работают большие языковые модели? Визуальное введение в трансформеры

From 3 Hours to 12 Minutes: Automating Seismic-Well Ties with ML

From 3 Hours to 12 Minutes: Automating Seismic-Well Ties with ML

Градиентный спуск, как обучаются нейросети | Глава 2, Глубинное обучение

Градиентный спуск, как обучаются нейросети | Глава 2, Глубинное обучение

Introduction: Seismic-to Well Tie

Introduction: Seismic-to Well Tie

How AI Image Generators Work (Stable Diffusion / Dall-E) - Computerphile

How AI Image Generators Work (Stable Diffusion / Dall-E) - Computerphile

Breaking Boundaries in Geophysics: Improve Seismic Resolution using Machine Learning

Breaking Boundaries in Geophysics: Improve Seismic Resolution using Machine Learning

Визуализация скрытого пространства: PCA, t-SNE, UMAP | Глубокое обучение с анимацией

Визуализация скрытого пространства: PCA, t-SNE, UMAP | Глубокое обучение с анимацией

Building Interactive Seismic Visualization in just a Few Minutes

Building Interactive Seismic Visualization in just a Few Minutes

Что происходит с нейросетью во время обучения?

Что происходит с нейросетью во время обучения?

Tutorial: Geophysical modeling & inversion with pyGIMLi

Tutorial: Geophysical modeling & inversion with pyGIMLi

Multi Scenario Multi Realisation Seismic Inversion

Multi Scenario Multi Realisation Seismic Inversion

Machine Learning Technologies for Seismic Interpretation with Case Studies

Machine Learning Technologies for Seismic Interpretation with Case Studies

Basic Geophysics: Full Waveform Inversion

Basic Geophysics: Full Waveform Inversion

Seismic velocity and depth conversion by Dr. Ali Bakr

Seismic velocity and depth conversion by Dr. Ali Bakr

© 2025 dtub. Все права защищены.



  • Контакты
  • О нас
  • Политика конфиденциальности



Контакты для правообладателей: [email protected]