論文の概要: deep-REMAP: Parameterization of Stellar Spectra Using Regularized Multi-Task Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.03738v2
• Date: Tue, 21 Nov 2023 19:55:29 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-23 18:02:02.256358
• Title: deep-REMAP: Parameterization of Stellar Spectra Using Regularized Multi-Task Learning
• Title（参考訳）: 正則化マルチタスク学習による恒星スペクトルのパラメータ化
• Authors: Sankalp Gilda
• Abstract要約: 確率的推論のための非対称損失をもつ深層正規化アンサンブルに基づくマルチタスク学習(rmdeep-REMAP$) 我々は、PHOENIXライブラリからのリッチな合成スペクトルと、MARVELSサーベイからの観測データを利用して、恒星の大気パラメータを正確に予測する新しいフレームワークを開発する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Traditional spectral analysis methods are increasingly challenged by the exploding volumes of data produced by contemporary astronomical surveys. In response, we develop deep-Regularized Ensemble-based Multi-task Learning with Asymmetric Loss for Probabilistic Inference ($\rm{deep-REMAP}$), a novel framework that utilizes the rich synthetic spectra from the PHOENIX library and observational data from the MARVELS survey to accurately predict stellar atmospheric parameters. By harnessing advanced machine learning techniques, including multi-task learning and an innovative asymmetric loss function, $\rm{deep-REMAP}$ demonstrates superior predictive capabilities in determining effective temperature, surface gravity, and metallicity from observed spectra. Our results reveal the framework's effectiveness in extending to other stellar libraries and properties, paving the way for more sophisticated and automated techniques in stellar characterization.
• Abstract（参考訳）: 従来のスペクトル分析法は、現代の天文学調査によって生成されたデータの爆発によってますます困難になってきた。 そこで我々は,PHOENIXライブラリからのリッチな合成スペクトルとMARVELSサーベイによる観測データを用いて,恒星大気パラメータを正確に予測する新しいフレームワークである,確率推論のための非対称損失を用いた深層正規化型マルチタスク学習("\rm{deep-REMAP}$")を開発した。 マルチタスク学習や革新的な非対称損失関数を含む高度な機械学習技術を活用することで、$\rm{deep-REMAP}$は観測されたスペクトルから有効温度、表面重力、および金属性を決定する優れた予測能力を示す。 本結果は,他の恒星ライブラリやプロパティに拡張する上でのフレームワークの有効性を明らかにし,より高度で自動的な特徴付け手法の道を開いた。

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