MATLAB Callback Functions Code-ERINN 是一个基于深度学习技术的项目，旨在通过分析电阻率数据来实现地质勘探中的高精度电阻率成像。该项目采用MATLAB编程环境，结合先进的回调函数机制优化算法运行效率与用户体验，在复杂的数据处理任务中展现出卓越性能。
ERINN 是一个基于深度学习的电阻率成像工具包，它提供了便捷的功能来解决电磁感应问题（Electrical Resistivity Imaging, ERI）。该工具可以快速生成电阻率视图，并提供反演程序所需的初始模型。
以下是具体步骤：
1. 使用 Python 包 SimPEG 生成数据。
2. 对数据进行预处理并将其分为训练集、验证集和测试集。
3. 训练神经网络。
4. 利用一些数字指标来评估预测的质量。
请注意，当前版本是不稳定的，请勿使用。由于该软件包还在开发中，API 频繁更改。我们计划放弃 MATLAB 版本，并将整个工具包重写为 Python 代码。
为了获得即将发布的更新，请关注我们的项目动态并加注星标！
所需依赖如下：
- python >=3.6
- matplotlib >=3.0.3
- numpy >=1.16.2
- numba >=0.43.0
- ruamel.yaml >= 0.16.5
- simpeg >= 0.13.0（开发状态）
- tensorflow = 2.0.0
在 ERI 目录下，有一个模板文件夹。您可以直接使用该模板，并将其重命名为有意义的名称，例如字段或实验名称。此模板包含一些有用的脚本：生成合成电阻率数据并接收电极阵列检测到的数据。
5星
