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摘要
深度学习由多层神经网络构建而成，依靠计算机强大的计算能力，具有提取
输入数据分布特征的能力和学习泛化能力。近年来，深度学习涌现出许许多多的
优秀网络结构和算法，在地球物理数据反演中得到广泛应用。
联合反演多种地球物理数据能够大幅提高勘探分辨率，可以有效克服单一物
性方法的不确定性问题和单一参数反演模型存在的不一致性问题。联合反演主要
分为岩石物性耦合和结构相似性耦合两大类，均得到了广泛应用。为了结合物性
耦合和结构耦合的优点，本文提出一种深度神经网络约束的二维重磁联合反演方
法，
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