論文の概要: Deep learning-based statistical noise reduction for multidimensional spectral data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2107.00844v1
• Date: Fri, 2 Jul 2021 05:37:16 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-07-06 01:35:29.767497
• Title: Deep learning-based statistical noise reduction for multidimensional spectral data
• Title（参考訳）: 多次元スペクトルデータに対する深層学習に基づく統計ノイズ低減
• Authors: Younsik Kim, Dongjin Oh, Soonsang Huh, Dongjoon Song, Sunbeom Jeong, Junyoung Kwon, Minsoo Kim, Donghan Kim, Hanyoung Ryu, Jongkeun Jung, Wonshik Kyung, Byungmin Sohn, Suyoung Lee, Jounghoon Hyun, Yeonghoon Lee, Yeongkwan Kimand Changyoung Kim
• Abstract要約: 我々は,ディープラーニングを制約を克服するインテリジェントな方法として活用する認知的手法を実証する。 我々は,2桁の取得時間で取得したデータに対して,デノナイジングニューラルネットワークによって同様の2次微分および線形状解析を行うことができることを示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.0396858935319724
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In spectroscopic experiments, data acquisition in multi-dimensional phase space may require long acquisition time, owing to the large phase space volume to be covered. In such case, the limited time available for data acquisition can be a serious constraint for experiments in which multidimensional spectral data are acquired. Here, taking angle-resolved photoemission spectroscopy (ARPES) as an example, we demonstrate a denoising method that utilizes deep learning as an intelligent way to overcome the constraint. With readily available ARPES data and random generation of training data set, we successfully trained the denoising neural network without overfitting. The denoising neural network can remove the noise in the data while preserving its intrinsic information. We show that the denoising neural network allows us to perform similar level of second-derivative and line shape analysis on data taken with two orders of magnitude less acquisition time. The importance of our method lies in its applicability to any multidimensional spectral data that are susceptible to statistical noise.
• Abstract（参考訳）: 分光実験では、多次元位相空間におけるデータ取得は、カバーすべき大きな位相空間体積のため、長い取得時間を必要とする可能性がある。 このような場合、データ取得に利用可能な制限時間は、多次元スペクトルデータを取得する実験において深刻な制約となる。 本稿では,角度分解光電子分光(arpes)を例として,ディープラーニングを知的手法として活用し,その制約を克服する手法を提案する。 簡単に利用できるARPESデータとトレーニングデータセットをランダムに生成することで、過度に適合することなく、ニューラルネットワークの雑音化をトレーニングすることに成功しました。 消音ニューラルネットワークは、本質的な情報を保存しながら、データ内のノイズを除去できる。 ニューラルネットは,2桁の取得時間で取得したデータに対して,類似した2次導出および線形状解析を行うことができることを示す。 本手法の重要性は,統計雑音の影響を受けやすい多次元スペクトルデータに適用可能であることにある。

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