Seismic impedance inversion based on cycle-consistent generative adversarial network

• DOI：10.1016/j.petsci.2021.09.038
• 由于地震数据的短缺严重影响深度学习的方法和性能。该文提出一种基于cycleGAN的阻抗反演方式来提取未标记数据中包含的信息。

生成对抗网络（GAN）

• 生成对抗网络（GAN，Generative Adversarial Network）是由Ian Goodfellow在2014年提出的一种DL模型。 GAN提出的初衷为解决使用无标签图像训练模型生成新的相似图像的问题。 它包含两个部分：生成器和判别器，它们通过对抗过程相互竞争进行无监督训练。

组成

生成器（Generator，G）

• 生成器可以是任意架构的神经网络，输入为随机噪声，输出为生成样本。其目标是使生成的样本尽可能接近真实样本分布直至能够欺骗判别器。