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J-GLOBAL ID：201702258199707542   整理番号：17A0278750

機械学習に基づく測光赤方偏移の確率密度推定【Powered by NICT】

Probability density estimation of photometric redshifts based on machine learning

著者 (6件)： Cavuoti Stefano (Osservatorio di Capodimonte, INAF - via Moiariello 16, 80131 - Napoli, Italy) ,  Brescia Massimo (Osservatorio di Capodimonte, INAF - via Moiariello 16, 80131 - Napoli, Italy) ,  Vellucci Civita (Dipartimento di Fisica, Universita ́ Federico II, via Cintia 6, 80125 - Napoli, Italia) ,  Longo Giuseppe (Dipartimento di Fisica, Universita ́ Federico II, via Cintia 6, 80125 - Napoli, Italia) ,  Amaro Valeria (Dipartimento di Fisica, Universita ́ Federico II, via Cintia 6, 80125 - Napoli, Italia) ,  Tortora Crescenzo (Kapteyn Institute, University of Groningen, P.O. Box 800, 9700 AV, The Netherlands)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2016  号： SSCI  ページ： 1-6  発行年： 2016年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 測光赤方偏移(光z)は銀河の大きなサンプルの距離を推定する代替方法を提供する,したがって,多種多様な宇宙論的問題のために重要である。年間提案された様々な方法の中で,分光学的データにより得られた知識を内挿することができる教師つき機械学習(ML)法は非常に効果的であることが証明されている。METAPHOR(機械学習推定ツール正確なPHOtometric赤方偏移)はML法により予測された測光赤方偏移の誤差分布の信頼できるPDF(確率密度関数)を提供するために設計された新しい方法である。法はモジュラーワークフロー,光z推定のための,内部エンジンはMLPQNAニューラルネットワーク(準Newton学習ルールを用いた多層パーセプトロン)を使用するので,光zを予測するために選定した特異的機械学習モデルを簡単に置換する可能性であった。ソフトウエアを簡単に説明した後,公共銀河データ(Sloan Digital Sky Surveyデータリリース9)に関する結果の要約とスペクトルエネルギー分布(SED)テンプレートあてはめに基づいて完全に異なる方法との比較を示した。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： スペクトル ,  多層パーセプトロン ,  *赤方偏移 ,  エネルギー分布 ,  内挿法 ,  学習モデル ,  *確率密度 ,  確率密度関数 ,  *機械学習 ,  ソフトウェア ,  宇宙論 ,  *学習 ,  *測光
準シソーラス用語： 分光学 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 星雲  (DB06000W)

タイトルに関連する用語 (5件)： 機械学習 ,  測光 ,  赤方偏移 ,  確率密度 ,  推定