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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):
資料名:
巻: 84th  号: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:
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・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。
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分類 (1件):
分類
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重力理論の実験的試験及び観測 
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):
タイトルに関連する用語
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