論文の概要: Predicting galaxy spectra from images with hybrid convolutional neural networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2009.12318v2
• Date: Mon, 30 Nov 2020 18:21:16 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-14 22:49:37.677207
• Title: Predicting galaxy spectra from images with hybrid convolutional neural networks
• Title（参考訳）: ハイブリッド畳み込みニューラルネットワークを用いた画像からの銀河スペクトル予測
• Authors: John F. Wu and J. E. G. Peek
• Abstract要約: バッチ正規化の代わりにデコンボリューションを伴うハイブリッド畳み込みニューラルネットワークを用いた強力な新しいアプローチを提案する。 銀河画像とスペクトルの間の学習されたマッピングは、将来の広視野探査に革命をもたらすだろう。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Galaxies can be described by features of their optical spectra such as oxygen emission lines, or morphological features such as spiral arms. Although spectroscopy provides a rich description of the physical processes that govern galaxy evolution, spectroscopic data are observationally expensive to obtain. For the first time, we are able to robustly predict galaxy spectra directly from broad-band imaging. We present a powerful new approach using a hybrid convolutional neural network with deconvolution instead of batch normalization; this hybrid CNN outperforms other models in our tests. The learned mapping between galaxy imaging and spectra will be transformative for future wide-field surveys, such as with the Vera C. Rubin Observatory and Nancy Grace Roman Space Telescope, by multiplying the scientific returns for spectroscopically-limited galaxy samples.
• Abstract（参考訳）: 銀河は、酸素放出線のような光学スペクトルの特徴、スパイラルアームのような形態的特徴によって説明できる。 分光は銀河の進化を司る物理過程の詳細な記述を提供するが、分光データは観測に費用がかかる。 初めて、広帯域イメージングから直接銀河スペクトルをロバストに予測できるようになりました。 我々は、バッチ正規化の代わりにデコンボリューションを伴うハイブリッド畳み込みニューラルネットワークを用いた強力な新しいアプローチを提案する。 銀河画像とスペクトルの間の学習されたマッピングは、ヴェラ・C・ルービン天文台やナンシー・グレース・ロマン宇宙望遠鏡のような将来の広視野探査のために、分光学的に制限された銀河のサンプルに対する科学的リターンを乗じることで変換される。

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