論文の概要: Autoencoding Labeled Interpolator, Inferring Parameters From Image, And Image From Parameters

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.04640v1
• Date: Thu, 7 Dec 2023 19:00:50 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-11 17:31:17.495237
• Title: Autoencoding Labeled Interpolator, Inferring Parameters From Image, And Image From Parameters
• Title（参考訳）: ラベル付き補間器の自動エンコーディング、画像からのパラメータ推定、パラメータからのイメージ
• Authors: Ali SaraerToosi and Avery Broderick
• Abstract要約: 本研究では,生成機械学習モデルを用いた画像生成ツールを提案する。 トレーニングされた画像間の高速かつ連続的な補間が可能で、それらの画像の定義パラメータを検索することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The Event Horizon Telescope (EHT) provides an avenue to study black hole accretion flows on event-horizon scales. Fitting a semi-analytical model to EHT observations requires the construction of synthetic images, which is computationally expensive. This study presents an image generation tool in the form of a generative machine learning model, which extends the capabilities of a variational autoencoder. This tool can rapidly and continuously interpolate between a training set of images and can retrieve the defining parameters of those images. Trained on a set of synthetic black hole images, our tool showcases success in both interpolating black hole images and their associated physical parameters. By reducing the computational cost of generating an image, this tool facilitates parameter estimation and model validation for observations of black hole system.
• Abstract（参考訳）: イベント・ホライズン望遠鏡(eht)は、ブラックホールの降着流を事象ホライゾンスケールで研究するための道筋を提供する。 EHT観測に半解析モデルを適用するには、計算コストのかかる合成画像を構築する必要がある。 本研究では,可変オートエンコーダの能力を拡張した生成型機械学習モデルを用いて画像生成ツールを提案する。 このツールは、画像のトレーニングセット間を迅速かつ連続的に補間することができ、それらの画像の定義パラメータを取得することができる。 合成ブラックホールの画像で訓練されたこのツールは、ブラックホールの画像と関連する物理パラメータを補間することに成功した。 画像生成の計算コストを削減することにより、ブラックホール系の観測のためのパラメータ推定とモデル検証を容易にする。

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