本研究提出了一种基于深度学习的地震速度反演方法，使用SVInvNet架构处理复杂信息，解决非线性地震速度反演的挑战。通过训练和测试，发现SVInvNet在不同规模的数据集上取得了优异的性能，并与全波形反演方法进行了比较分析。

本研究提出了一种基于深度学习的地震速度反演方法，使用SVInvNet模型训练和测试，性能优异。与全波形反演方法相比，该模型参数更少且更有效。

本研究提出了一种基于深度学习的地震速度反演方法，使用SVInvNet模型训练和测试，性能优异。与全波形反演方法相比，该模型参数更少且更有效。

本研究提出了一种基于深度学习的地震速度反演方法，使用了增强型的多连接编码器 - 解码器结构。研究了环境噪声和训练数据集大小对学习结果的影响，结果表明该方法在大型基准数据集上取得了优异的性能。