論文の概要: Astroconformer: The Prospects of Analyzing Stellar Light Curves with
Transformer-Based Deep Learning Models
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.16316v2
- Date: Thu, 18 Jan 2024 10:23:17 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-01-19 20:11:24.351285
- Title: Astroconformer: The Prospects of Analyzing Stellar Light Curves with
Transformer-Based Deep Learning Models
- Title（参考訳）: astroconformer: トランスフォーマー型深層学習モデルによる恒星光曲線解析の展望
- Authors: Jia-Shu Pan, Yuan-Sen Ting, Jie Yu
- Abstract要約: 我々は、Transformerベースのディープラーニングフレームワークである$textitAstroconformer$を紹介した。
$textitAstroconformer$は優れたパフォーマンスを示し、データリッチなレシエーションで$log gapprox3$で0.017 dexのroot-mean-square-error(RMSE)を達成する。
$textitAstroconformer$は、高い精度で$nu_max$を抽出することにも長けている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.9203802343391057
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Stellar light curves contain valuable information about oscillations and
granulation, offering insights into stars' internal structures and evolutionary
states. Traditional asteroseismic techniques, primarily focused on power
spectral analysis, often overlook the crucial phase information in these light
curves. Addressing this gap, recent machine learning applications, particularly
those using Convolutional Neural Networks (CNNs), have made strides in
inferring stellar properties from light curves. However, CNNs are limited by
their localized feature extraction capabilities. In response, we introduce
$\textit{Astroconformer}$, a Transformer-based deep learning framework,
specifically designed to capture long-range dependencies in stellar light
curves. Our empirical analysis centers on estimating surface gravity ($\log
g$), using a dataset derived from single-quarter Kepler light curves with $\log
g$ values ranging from 0.2 to 4.4. $\textit{Astroconformer}$ demonstrates
superior performance, achieving a root-mean-square-error (RMSE) of 0.017 dex at
$\log g\approx3$ in data-rich regimes and up to 0.1 dex in sparser areas. This
performance surpasses both K-nearest neighbor models and advanced CNNs.
Ablation studies highlight the influence of receptive field size on model
effectiveness, with larger fields correlating to improved results.
$\textit{Astroconformer}$ also excels in extracting $\nu_{\max}$ with high
precision. It achieves less than 2% relative median absolute error for 90-day
red giant light curves. Notably, the error remains under 3% for 30-day light
curves, whose oscillations are undetectable by a conventional pipeline in 30%
cases. Furthermore, the attention mechanisms in $\textit{Astroconformer}$ align
closely with the characteristics of stellar oscillations and granulation
observed in light curves.
- Abstract（参考訳）: 恒星の光曲線は振動や顆粒に関する貴重な情報を含み、恒星の内部構造や進化状態に関する洞察を与える。
主にパワースペクトル分析に焦点をあてた伝統的なアステローシズム技術は、しばしばこれらの光曲線における重要な位相情報を見落としている。
このギャップに対処するために、最近の機械学習アプリケーション、特に畳み込みニューラルネットワーク(cnns)は、光曲線から恒星の特性を推測する進歩を遂げている。
しかし、cnnは局所的な特徴抽出能力によって制限される。
これに反応して、我々は変圧器ベースのディープラーニングフレームワークである$\textit{astroconformer}$を導入する。
我々の経験分析は、0.2から4.4の値を持つ1/4ケプラー光曲線から得られたデータセットを用いて表面重力を推定することに焦点を当てている。
$\textit{astroconformer}$は優れたパフォーマンスを示し、sparserエリアで$\log g\approx3$、$0.1 dexで0.017 dexのroot-mean-square-error(rmse)を達成する。
この性能はKアレスト近隣モデルと高度なCNNを上回ります。
アブレーション研究は、受容野の大きさがモデルの有効性に与える影響を強調し、より大きなフィールドは改善された結果に関連している。
$\textit{Astroconformer}$も高い精度で$\nu_{\max}$を抽出することに長けている。
90日間の赤色巨光曲線の相対的な絶対誤差は2%未満である。
特に、従来のパイプラインでは30%のケースで振動が検出できない30日間の光曲線では、誤差は3%以下である。
さらに、$\textit{astroconformer}$の注意機構は、光曲線で観察される恒星振動と粒状化の特性と密接に一致している。
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