Zhenyu Wang

SPAMoE框架通过频谱感知神经网络算子增强全波形反演

研究人员开发了SPAMoE，一个旨在提高地下速度模型重建的全波形反演（FWI）效率和准确性的新框架。该方法通过引入一个频谱保持编码器和一个用于专家混合（Mixture-of-Experts）集合的动态路由机制，解决了多尺度地质特征中的频率纠缠挑战。在OpenFWI数据集上的实验表明，与现有基线相比，SPAMoE显著降低了平均绝对误差，为基于学习的FWI建立了一个新的架构框架。