論文の概要: Posterior samples of source galaxies in strong gravitational lenses with
score-based priors
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.03812v1
- Date: Mon, 7 Nov 2022 19:00:42 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-11-09 15:52:13.084304
- Title: Posterior samples of source galaxies in strong gravitational lenses with
score-based priors
- Title（参考訳）: スコアベース前の強い重力レンズにおける源銀河の後方サンプル
- Authors: Alexandre Adam, Adam Coogan, Nikolay Malkin, Ronan Legin, Laurence
Perreault-Levasseur, Yashar Hezaveh and Yoshua Bengio
- Abstract要約: 我々はスコアベースモデルを用いて、背景銀河の歪みのない画像の事前推定を符号化する。
アウト・オブ・ディストリビューション・データを用いた実験において、可能性と事前のバランスが、我々の期待にどのように合致しているかを示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 107.52670032376555
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Inferring accurate posteriors for high-dimensional representations of the
brightness of gravitationally-lensed sources is a major challenge, in part due
to the difficulties of accurately quantifying the priors. Here, we report the
use of a score-based model to encode the prior for the inference of undistorted
images of background galaxies. This model is trained on a set of
high-resolution images of undistorted galaxies. By adding the likelihood score
to the prior score and using a reverse-time stochastic differential equation
solver, we obtain samples from the posterior. Our method produces independent
posterior samples and models the data almost down to the noise level. We show
how the balance between the likelihood and the prior meet our expectations in
an experiment with out-of-distribution data.
- Abstract（参考訳）: 重力レンズの光源の輝度の高次元表現のための正確な後方推定は、事前の正確な定量化が難しいこともあって、大きな課題である。
本稿では、背景銀河の未観測画像の推測に先行する値をエンコードするためのスコアベースモデルの利用について報告する。
このモデルは、歪んだ銀河の高解像度画像に基づいて訓練されている。
確率スコアを前値に加え、逆時間確率微分方程式解法を用いて後値からサンプルを得る。
提案手法は, 独立した後部サンプルを生成し, ほぼノイズレベルまでデータをモデル化する。
分散データを用いた実験で,確率と事前のバランスが期待を満たしていることを示す。
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