論文の概要: CosmoVAE: Variational Autoencoder for CMB Image Inpainting

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2001.11651v1
• Date: Fri, 31 Jan 2020 03:54:35 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-05 06:10:50.573706
• Title: CosmoVAE: Variational Autoencoder for CMB Image Inpainting
• Title（参考訳）: CosmoVAE: CMBイメージペイントのための変分オートエンコーダ
• Authors: Kai Yi, Yi Guo, Yanan Fan, Jan Hamann, Yu Guang Wang
• Abstract要約: CMBマップのノイズは、宇宙論的パラメータの推定精度に大きな影響を及ぼす。 本稿では,CMBマップの欠落した観測を復元する深層学習に基づく変分自動エンコーダを提案する。 提案したモデルは,Planck textttCommander 2018 CMBmap inpaintingのアートパフォーマンスの状態を達成している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.69377041192659
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Cosmic microwave background radiation (CMB) is critical to the understanding of the early universe and precise estimation of cosmological constants. Due to the contamination of thermal dust noise in the galaxy, the CMB map that is an image on the two-dimensional sphere has missing observations, mainly concentrated on the equatorial region. The noise of the CMB map has a significant impact on the estimation precision for cosmological parameters. Inpainting the CMB map can effectively reduce the uncertainty of parametric estimation. In this paper, we propose a deep learning-based variational autoencoder --- CosmoVAE, to restoring the missing observations of the CMB map. The input and output of CosmoVAE are square images. To generate training, validation, and test data sets, we segment the full-sky CMB map into many small images by Cartesian projection. CosmoVAE assigns physical quantities to the parameters of the VAE network by using the angular power spectrum of the Gaussian random field as latent variables. CosmoVAE adopts a new loss function to improve the learning performance of the model, which consists of $\ell_1$ reconstruction loss, Kullback-Leibler divergence between the posterior distribution of encoder network and the prior distribution of latent variables, perceptual loss, and total-variation regularizer. The proposed model achieves state of the art performance for Planck \texttt{Commander} 2018 CMB map inpainting.
• Abstract（参考訳）: 宇宙マイクロ波背景放射(CMB)は初期の宇宙の理解と宇宙定数の正確な推定に重要である。 銀河内の熱塵のノイズが汚染されているため、2次元球面上の画像であるCMBマップは、主に赤道領域に集中する観測を欠いている。 CMBマップのノイズは、宇宙論的パラメータの推定精度に大きな影響を及ぼす。 cmbマップの塗り込みはパラメトリック推定の不確かさを効果的に低減することができる。 本稿では,CMBマップの欠落した観察を復元するために,深層学習に基づく変分オートエンコーダであるCosmoVAEを提案する。 CosmoVAEの入力と出力は正方形画像である。 トレーニング、検証、テストデータセットを生成するために、フルスキー CMB マップを多くの小さな画像にCartesian projection で分割する。 CosmoVAEは、ガウス確率場の角パワースペクトルを潜在変数として使用することにより、VAEネットワークのパラメータに物理量を割り当てる。 CosmoVAE では,エンコーダネットワークの後部分布と先行変数の分布,知覚的損失,全変量正規化器とのKullback-Leibler の分散,$\ell_1$再構成損失,Kulback-Leibler の分散,モデルの学習性能向上のために新たな損失関数を採用している。 提案したモデルは,Planck \texttt{Commander} 2018 CMBmap inpaintingのアートパフォーマンスの状態を達成している。

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