对于有监督深度学习/机器学习而言，基本流程都是通过输入数据，模型根据输入数据来预测结果，训练阶段根据预测和监督信号之间的损失来修正模型的参数，让模型参数尽可能可能符合数据的分布。：针对很多数据集比较稀疏的任务，比如短视频转发，大部分人看了一个短视频是不会进行转发这个操作的，这么稀疏的行为，模型是很难学好的（过拟合问题严重），那我们把预测用户是否转发这个稀疏的事情和用户是否点击观看这个经常发生事情放

文章目录一、分类任务1. 二分类（Binary Classification）2. 多分类（Multi-class Classification）二、回归任务  我们所关注的机器学习的基本任务主要有两类，一类是分类，一类是回归。一、分类任务  分类任务，其实在之前博客中所举的例子都是一个分类任务。比如图像识别，让机器识别一张图片是一只狗还是一只猫。分类任务即是将我们给定的数据进行分类。  分类任务

机器学习是一种手段，它跟生成式人工智能的关系其实是有交集的部分，也有各自独立的部分。生成式人工智能可以用机器学习来解，也可以用非机器学习的方法解，例如基于规则或模板的方法（例如，在生成天气预报文本时，可以根据预设的规则来组合句子。它将这个句子视为一个未完成的句子，它在后面预测接哪一个字是合理的，比如接 “珠” 是合理的。当测试的时候肯定会遇到过训练数据中没有的数据，那么生成式 AI 就需要创造全新

（Deep Reinforcement Learning）：深度强化学习在地震数据处理中还处于初级阶段，但一些初步研究表明，可以使用强化学习的方法来优化全波形反演过程中的模型调整和决策。：Dropout是一种常用的正则化技术，通过在训练中以一定概率随机断开一部分神经元的连接，从而减少神经元间的依赖关系，提高模型的鲁棒性和泛化能力。：通过对训练数据进行增强，例如旋转、缩放、平移、翻转等操作来产生更多

文章目录一、地震勘探中的干扰波特点二、简单线性组合的方向特性三、地震组合的其他特性一、地震勘探中的干扰波特点  1. 有效波（反射的P波）和干扰波（面波）的差别传播方向上可能不同。例如水平界面的反射波差不多是垂直从地下反射回地面的；而面波是沿地面传播的。实质上就是视速度的差别。 针对这一类型的干扰波，在野外施工时，往往采用检波器组合的方法来压制；在进行资料处理时，还可以采用视速度滤波（f-k滤波）

说在前面  在地震数据处理中，地震道缺失和空间采样不足是常见的，其表现为死道，或由于含有强烈的噪声而在预处理过程中被剔除的道记录，此外，由于野外采集时排列范围有限也会产生此类问题。  在地震数据处理中，除因数据缺失而直接丢失一部分信息外，还可能导致在后续处理流程中产生噪声，使得地震道中出现形态各异的脉冲。这样，基于多道处理算法的处理过程将受到缺失道的影响，其中受影响最严重的包括波动方程偏移，基于波

20世纪80年代末开始，随着地震资料质量的进一步提高，可以利用地震资料进行岩性解释，采用各种有效的地震技术，比如地震资料的各种分析及特殊处理方法，提取一系列的属性参数，并综合利用地质，钻井，测井资料，预测特定地层的岩性，厚度，孔隙度，流体性质等等，甚至对烃类进行检测，比如亮点，暗点，AVO等。地震储层预测，地震岩石物理分析，地震定量解释等新的方法和技术都是在该阶段提出的。根据地震资料所解决的地质问

下图为地震反演的基本流程框图，首先要收集地震资料和测井资料，地震资料包括零相位地震数据，全部或部分叠加的地震数据，叠加速度和地震层位数据。在现在的地震勘探开发工作中，除了要进行地震构造解释以外，还要对储层的岩性，孔隙度，压力，甚至含油气性等储层参数进行预测，为圈闭评价，探井井位论证，油气藏描述和开发方案编制提供依据。地震反演方法很多，不同的地震反演方法具有不同的技术特点及使用条件，如何针对研究工区

(一) 共反射点时距曲线方程一、多次覆盖共反射点图示如下：多次覆盖图示如下：下面是水平界面的共反射点道集和时距曲线。二、水平界面的共反射点时距曲线方程三、倾斜界面的共中心点时距曲线方程那么我们就可以找出 h1h_1h1​ 和 h0h_0h0​ 的关系：得倾斜界面下共反射点时距曲线方程：我们可以观察到当 φ=0φ=0φ=0 时，就是水平界面的时距方程。四、CSP（共炮点）与 CMP（共中心点）反射波

多元线性回归  之前学习的是简单线性回归问题，也就是我们假设我们的样本只有一个特征值，但是在我们的真实世界中，通常一个样本是有很多特征值的，甚至有成千上万个特征值也不奇怪，那么针对这样的样本，我们依然可以使用线性回归的思路来解决这样的问题，那么通常我们就把这样的问题称为多元线性回归。  下面我依然举出简单线性回归中的图。  在这幅图上，每一个点对应x轴的一个值，相应的，这个值也对应y轴一个输出的标