論文の概要: RotNet: Fast and Scalable Estimation of Stellar Rotation Periods Using Convolutional Neural Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2012.01985v2
• Date: Fri, 4 Dec 2020 02:35:19 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-05-25 03:43:01.292724
• Title: RotNet: Fast and Scalable Estimation of Stellar Rotation Periods Using Convolutional Neural Networks
• Title（参考訳）: rotnet:畳み込みニューラルネットワークを用いた恒星回転周期の高速かつスケーラブルな推定
• Authors: J. Emmanuel Johnson, Sairam Sundaresan, Tansu Daylan, Lisseth Gavilan, Daniel K. Giles, Stela Ishitani Silva, Anna Jungbluth, Brett Morris, Andr\'es Mu\~noz-Jaramillo
• Abstract要約: 深層学習の力を利用して、ケプラー光曲線から恒星の自転周期を遅らせる。 我々は、回転周期を推定する現在の標準である、ランダムな森林回帰器、1D CNN、自動相関関数(ACF)に対して、我々の手法をベンチマークする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.903415485511869
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Magnetic activity in stars manifests as dark spots on their surfaces that modulate the brightness observed by telescopes. These light curves contain important information on stellar rotation. However, the accurate estimation of rotation periods is computationally expensive due to scarce ground truth information, noisy data, and large parameter spaces that lead to degenerate solutions. We harness the power of deep learning and successfully apply Convolutional Neural Networks to regress stellar rotation periods from Kepler light curves. Geometry-preserving time-series to image transformations of the light curves serve as inputs to a ResNet-18 based architecture which is trained through transfer learning. The McQuillan catalog of published rotation periods is used as ansatz to groundtruth. We benchmark the performance of our method against a random forest regressor, a 1D CNN, and the Auto-Correlation Function (ACF) - the current standard to estimate rotation periods. Despite limiting our input to fewer data points (1k), our model yields more accurate results and runs 350 times faster than ACF runs on the same number of data points and 10,000 times faster than ACF runs on 65k data points. With only minimal feature engineering our approach has impressive accuracy, motivating the application of deep learning to regress stellar parameters on an even larger scale
• Abstract（参考訳）: 恒星の磁気活動は、望遠鏡が観測する明るさを調節する表面の暗い斑点として現れる。 これらの光度曲線は恒星の回転に関する重要な情報を含んでいる。 しかしながら、回転周期の正確な推定は、基底真理情報、ノイズデータ、そして縮退解につながる大きなパラメータ空間のために計算的に高価である。 深層学習のパワーを活かし,ケプラー光曲線からの恒星回転周期の後退に畳み込みニューラルネットワークを応用した。 光曲線の画像変換のための幾何学保存時系列は、転送学習によって訓練されたResNet-18アーキテクチャへの入力として機能する。 mcquillan catalog of published rotation periodsはansatz to groundtruthとして使われている。 我々は,この手法の性能を,ランダムフォレスト回帰器,1次元CNN,自動相関関数(ACF)に対してベンチマークし,回転周期を推定する。 入力を少ないデータポイント(1k)に制限したものの、モデルはより正確な結果をもたらし、同じ数のデータポイントでacfが動作し、acfが65kのデータポイントで実行するよりも10000倍高速に動作します。 最小限の機能エンジニアリングだけで、我々のアプローチは印象的な精度を持ち、より大規模な恒星パラメータの回帰にディープラーニングの適用を動機付けます。

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