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J-GLOBAL ID：202202257697401894   整理番号：22A0754413

重力波望遠鏡に現れる突発性雑音の教師なし分類

Unsupervised classification of transient noise appearing in Gravitational-wave telescope

著者 (14件)： 坂井佑輔 (東京都市大) ,  伊藤洋介 (大阪市大) ,  JUNG Piljong (韓国国立数理科研) ,  苔山圭以子 (カーディフ大) ,  小坂井千紘 (国立天文台) ,  中平勝子 (長岡技科大) ,  押野翔一 (東大 宇宙線研) ,  鹿野豊 (群馬大) ,  高橋弘毅 (東京都市大) ,  内山隆 (東大 宇宙線研) ,  上島元 (長岡技科大) ,  鷲見貴生 (国立天文台) ,  山本尚弘 (東大 宇宙線研) ,  横澤孝章 (東大 宇宙線研)
資料名： 情報処理学会全国大会講演論文集
巻： 84th  号： 1  ページ： 1.145-1.146  発行年： 2022年02月17日 
JST資料番号： S0731A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 短報  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： ・深層学習を適用した,重力波望遠鏡に現れる突発性雑音の教師なし分類アルゴリズムを提案。
・重力波望遠鏡に現れる突発性雑音がしばしば問題となっており,突発性雑音を分類することは,発生起源の追求や重力波望遠鏡のパフォーマンス向上において重要。
・22種類のラベルの記録に基づく教師あり学習による突発性雑音の分類が提案されているが,先行研究の一つは,突発性雑音に新たな未知のクラスが潜在することを示唆。
・本稿では,深層学習を用いた突発性雑音の分類アルゴリズムとして,変分オートエンコーダと不変情報クラスタリングを組み合わせた教師なし学習を提案し,その評価結果を報告。

シソーラス用語： 望遠鏡 ,  *重力波【相対論】 ,  *自動分類 ,  機械学習 ,  教師なし学習 ,  重力波アンテナ
準シソーラス用語： KAGRA ,  *教師なし分類 ,  *重力波望遠鏡 ,  深層学習

分類 (1件)： 重力理論の実験的試験及び観測  (BA07040Q)

引用文献 (5件)：

• Kingma, D. P. & Welling, M. Auto-encoding variational bayes. arXiv preprint arXiv:1312.6114 (2013).
• Ji, X., Henriques, J. F. & Vedaldi, A. Invariant information clustering for unsupervised image classification and segmentation. Proc. IEEE Int. Conf. on Comput. Vis. 2019-October, (2019).
• Zevin, M. et al. Gravity Spy: Integrating advanced LIGO detector characterization, machine learning, and citizen science. Class. Quantum Gravity 34, 064003,
• Soni, S. et al. Discovering features in gravitationalwave data through detector characterization, citizen science and machine learning. Class. Quantum Gravity 38, 195016,
• Von Luxburg, U. A tutorial on spectral clustering. Stat. computing 17, 395-416,

タイトルに関連する用語 (3件)： 重力波望遠鏡 ,  雑音 ,  教師なし分類