論文の概要: A brief review of contrastive learning applied to astrophysics

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.05528v1
• Date: Thu, 8 Jun 2023 19:56:32 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-12 15:36:17.866307
• Title: A brief review of contrastive learning applied to astrophysics
• Title（参考訳）: 天体物理学におけるコントラスト学習の概観
• Authors: Marc Huertas-Company, Regina Sarmiento, Johan Knapen
• Abstract要約: コントラスト学習(Contrastive Learning)は、多次元データセットから情報測定を抽出する自己教師型機械学習アルゴリズムである。 本稿では、コントラスト学習の背景にある主要な概念を要約し、天文学への最初の有望な応用についてレビューする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Reliable tools to extract patterns from high-dimensionality spaces are becoming more necessary as astronomical datasets increase both in volume and complexity. Contrastive Learning is a self-supervised machine learning algorithm that extracts informative measurements from multi-dimensional datasets, which has become increasingly popular in the computer vision and Machine Learning communities in recent years. To do so, it maximizes the agreement between the information extracted from augmented versions of the same input data, making the final representation invariant to the applied transformations. Contrastive Learning is particularly useful in astronomy for removing known instrumental effects and for performing supervised classifications and regressions with a limited amount of available labels, showing a promising avenue towards \emph{Foundation Models}. This short review paper briefly summarizes the main concepts behind contrastive learning and reviews the first promising applications to astronomy. We include some practical recommendations on which applications are particularly attractive for contrastive learning.
• Abstract（参考訳）: 高次元空間からパターンを抽出する信頼性の高いツールは、天文学的なデータセットが体積と複雑さの両方を増大させるにつれて、ますます必要になってきている。 コントラスト学習は、多次元データセットから情報量を抽出する自己教師あり機械学習アルゴリズムであり、近年、コンピュータビジョンや機械学習コミュニティで人気が高まっている。 そのため、同一入力データの拡張版から抽出した情報間の一致を最大化し、最終的な表現を適用された変換に不変にする。 コントラストラーニング(Contrastive Learning)は、天文学において、既知の機器効果を除去し、限られた量のラベルで教師付き分類と回帰を行うのに特に有用である。 この短いレビュー論文は、対比学習の背後にある主要な概念を簡潔に要約し、天文学への最初の有望な応用をレビューします。 コントラスト学習に特に魅力的なアプリケーションについて、実践的な推奨事項をいくつか挙げる。

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