In this letter, we propose a new global optimization method for nonlinear seismic inversion problems. The proposed method is a development of the existing method MMDE-Net by introducing a learnable strategy for choosing problem-dependent basis vectors and regularization parameters that are considered to be fixed in MMDE-Net. We name the proposed method as the optimized MMDE-Net (OMMDE-Net) and investigate its performance in seismic inversion through both synthetic and field data examples. The experimental results demonstrate that OMMDE-Net has advantages over MMDE-Net in effectiveness and efficiency.

中文翻译：

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OMMDE-Net：一种基于深度学习的地震反演全局优化方法

在这封信中，我们提出了一种新的非线性地震反演问题的全局优化方法。所提出的方法是现有方法 MMDE-Net 的发展，引入了一种可学习的策略，用于选择被认为在 MMDE-Net 中固定的问题相关的基向量和正则化参数。我们将所提出的方法命名为优化的 MMDE-Net (OMMDE-Net)，并通过合成和现场数据示例研究其在地震反演中的性能。实验结果表明，OMMDE-Net 在有效性和效率方面优于 MMDE-Net。