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「astro-ph.IM」カテゴリーアーカイブ
AstroCLIP: A Cross-Modal Foundation Model for Galaxies
要約 我々は、銀河画像とスペクトルの両方を物理的に意味のある共有の潜在空間に埋め … 続きを読む
カテゴリー: astro-ph.IM, cs.AI, cs.LG
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Evaluating Bayesian deep learning for radio galaxy classification
要約 電波天文学コミュニティは、次世代の電波天文台に期待される膨大なデータに対処 … 続きを読む
カテゴリー: astro-ph.IM, cs.LG
Evaluating Bayesian deep learning for radio galaxy classification はコメントを受け付けていません
The future of cosmological likelihood-based inference: accelerated high-dimensional parameter estimation and model comparison
要約 私たちは、機械学習とその基礎となるテクノロジーの最近の発展を活用して、高次 … 続きを読む
カテゴリー: astro-ph.CO, astro-ph.IM, cs.LG
The future of cosmological likelihood-based inference: accelerated high-dimensional parameter estimation and model comparison はコメントを受け付けていません
A Versatile Framework for Analyzing Galaxy Image Data by Implanting Human-in-the-loop on a Large Vision Model
要約 天文データセットの指数関数的な増加は、人類に宇宙についての洞察を得る前例の … 続きを読む
カテゴリー: astro-ph.GA, astro-ph.IM, cs.AI
A Versatile Framework for Analyzing Galaxy Image Data by Implanting Human-in-the-loop on a Large Vision Model はコメントを受け付けていません
Extracting the gamma-ray source-count distribution below the Fermi-LAT detection limit with deep learning
要約 機械学習技術を採用することにより、解決された線源と未解決の線源の銀河系外ガ … 続きを読む
カテゴリー: astro-ph.CO, astro-ph.HE, astro-ph.IM, cs.LG
Extracting the gamma-ray source-count distribution below the Fermi-LAT detection limit with deep learning はコメントを受け付けていません
Using autoencoders and deep transfer learning to determine the stellar parameters of 286 CARMENES M dwarfs
要約 深層学習 (DL) 技術は、M 個の矮星の恒星のパラメーターを決定するとい … 続きを読む
カテゴリー: astro-ph.EP, astro-ph.IM, astro-ph.SR, cs.LG
Using autoencoders and deep transfer learning to determine the stellar parameters of 286 CARMENES M dwarfs はコメントを受け付けていません
Ground-based Image Deconvolution with Swin Transformer UNet
要約 地上ベースの全天天文調査では今後数百万枚の画像が収集されるため、これらの画 … 続きを読む
カテゴリー: astro-ph.IM, cs.CV
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Machine Learning Assisted Dynamical Classification of Trans-Neptunian Objects
要約 太陽系外縁天体 (TNO) は、太陽系の外側にある小さな氷の天体です。 そ … 続きを読む
カテゴリー: astro-ph.EP, astro-ph.IM, cs.LG
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The R2D2 deep neural network series paradigm for fast precision imaging in radio astronomy
要約 電波干渉 (RI) イメージングでは、大量のデータから高解像度、高ダイナミ … 続きを読む
カテゴリー: astro-ph.IM, cs.CV, cs.LG
The R2D2 deep neural network series paradigm for fast precision imaging in radio astronomy はコメントを受け付けていません
Cross-Temporal Spectrogram Autoencoder (CTSAE): Unsupervised Dimensionality Reduction for Clustering Gravitational Wave Glitches
要約 レーザー干渉計重力波観測所 (LIGO) の進歩により、重力波検出の実現可 … 続きを読む
カテゴリー: astro-ph.IM, cs.CV, cs.LG, gr-qc
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