1. Convolutional neural network for
earthquake detection and location
畳み込みニューラルネットワークを用い
た地震検知と震央推定
Department of Earth and Planetary Science, School of Science, The University of Tokyo
(Perol et al., 2018)
Ryo Namiki
2. Introduction
Method
Network architecture
Training the network
Evaluation on an independent testing set
Result
Data
Generating location labels
Extracting windows for classification
Training/testing sets
Data set augmentation
ConvNetQuake
Detection accuracy
Location accuracy
Probabilistic location map
Generalization to nonrepeating events
Earthquake detection on continuous records
Comparison with other detection methods
Scalability to large data sets
Discussion
Outline
8. Network architectureConvNetQuake
入力:3チャンネルの波形窓(D個)
出力:
各窓が各クラスターに分類される確率(D×M行列)
1 : No event
2 : earthquake in cluster 1
…
M : earthquake in cluster M-1
畳み込み層(Convolution layer)
・境界ではzero padding
Z :featuresテンソル(2次元テンソル)
W :重みテンソル
σ(x)= max(0,x) :ReLU関数
i ∈{1,…,8} : 畳み込み層の深さ
c ∈{1,…,32} :i層のチャンネル
c’:i-1層のチャンネル
C’:i-1層のチャンネル数 i = 1 → C’=3
i ∈{2,…,8} → C’=32
t :i層のfeatureの位置(0層ではtime indexに相当)
t’ ∈ {1,2,3} :i層に畳み込まれるi-1層のfeaturesの相対位置
s = 2 : フィルタのスライド幅
b :バイアス項
・フィルタサイズが小さい
→浅いレイヤー:高周波数の特徴抽出
深いレイヤー:低周波数の特徴抽出
9. Network architectureConvNetQuake
入力:3チャンネルの波形窓(D個) 全結合層(Fully connected layer)
z 全結合層のfeatures
Zbar Flatten layerのfeatures
W 重みテンソル
c ∈{1,…,M} 全結合層のfeatures
c' ∈{1,…,128} Flatten layerのfeatures
b バイアス項
全ての層を全結合するモデル(Kong et al.)より
・ N4程度計算コストが小さい。
・パラメタ数が減り、過学習を回避しやすい。
出力:
各窓が各クラスターに分類される確率(D×M行列)
1 : No event
2 : earthquake in cluster 1
…
M : earthquake in cluster M-1