論文の概要: Training Process of Unsupervised Learning Architecture for Gravity Spy Dataset

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2208.03623v1
• Date: Sun, 7 Aug 2022 02:51:36 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-08-11 13:04:46.960170
• Title: Training Process of Unsupervised Learning Architecture for Gravity Spy Dataset
• Title（参考訳）: 重力スパイデータセットのための教師なし学習アーキテクチャの学習過程
• Authors: Yusuke Sakai, Yousuke Itoh, Piljong Jung, Keiko Kokeyama, Chihiro Kozakai, Katsuko T. Nakahira, Shoichi Oshino, Yutaka Shikano, Hirotaka Takahashi, Takashi Uchiyama, Gen Ueshima, Tatsuki Washimi, Takahiro Yamamoto, Takaaki Yokozawa
• Abstract要約: 重力波検出器のデータに現れる過渡ノイズは、しばしば問題を引き起こす。 過渡ノイズは環境や機器と関連していると考えられているため、その分類は、その起源を理解し、検出器の性能を向上させるのに役立つだろう。 前報では、教師なしディープラーニングと変分オートエンコーダと不変情報クラスタリングを組み合わせた、時間周波数2次元画像(分光図)を用いた過渡雑音の分類アーキテクチャを提案する。 先進レーザ干渉計重力波観測装置(Advanced Laser Interferometer Gravitational-Wave Observatory)からなる重力スピーデータセットに,教師なし学習アーキテクチャを適用した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.8555963243398073
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Transient noise appearing in the data from gravitational-wave detectors frequently causes problems, such as instability of the detectors and overlapping or mimicking gravitational-wave signals. Because transient noise is considered to be associated with the environment and instrument, its classification would help to understand its origin and improve the detector's performance. In a previous study, an architecture for classifying transient noise using a time-frequency 2D image (spectrogram) is proposed, which uses unsupervised deep learning combined with variational autoencoder and invariant information clustering. The proposed unsupervised-learning architecture is applied to the Gravity Spy dataset, which consists of Advanced Laser Interferometer Gravitational-Wave Observatory (Advanced LIGO) transient noises with their associated metadata to discuss the potential for online or offline data analysis. In this study, focused on the Gravity Spy dataset, the training process of unsupervised-learning architecture of the previous study is examined and reported.
• Abstract（参考訳）: 重力波検出器のデータに現れる過渡ノイズは、検出器の不安定性や重力波信号の重複や模倣といった問題を引き起こす。 過渡ノイズは環境や機器と関連していると考えられるため、その分類はその起源を理解し、検出器の性能を向上させるのに役立つ。 先行研究では,時間周波数2次元画像(スペクトログラム)を用いた過渡ノイズの分類手法を提案し,教師なしディープラーニングと変分オートエンコーダと不変情報クラスタリングを組み合わせた。 提案する教師なし学習アーキテクチャは,高度レーザー干渉計重力波観測装置 (advanced ligo) の過渡ノイズと関連するメタデータを併用し,オンラインおよびオフラインのデータ解析の可能性について検討した。 本研究では,重力スパイデータセットに着目し,先行研究の教師なし学習アーキテクチャの学習過程を検証・報告した。

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