抄録/ポイント：
抄録/ポイント
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Zwicky過渡施設のような天文調査において,超新星(SNe)は,他のクラスの変数事象と比較して,比較的珍しい対象である。この不足とともに,マルチバンド光曲線の処理は,非常に不規則な歩調,長い時間ギャップ,欠測値,わずかな観測などにより,挑戦的なタスクである。これらの問題は過渡事象の解析に特に有害である:SN様光曲線。三つの主な寄与を示した。1)時間変調と注意機構に基づいて,異なるSN型のマルチバンド光曲線を分類するための深い注意モデル(TimeModAttn)を提案し,測光または手作業特徴計算,欠測値仮定,および明示的な帰属/補間法を避けた。2)著者らは,Supernovaパラメトリックモデルに基づくSNマルチバンド光曲線の合成生成のためのモデルを提案し,サンプルの数と多様性の多様性を増加させることができた。このように,時間ModAttnモデルを,合成光曲線を用いて最初に事前訓練した。次に,微調整プロセスを実行した。時間ModAttnモデルは,2つのシナリオ,すなわち,後期分類と早期分類において,Reカレントニューラルネットワークに基づく他の深層学習モデルより優れていた。また,時間ModAttnモデルは,バランスランダムフォレスト(BRF)分類器(実際のデータで訓練)を上回り,平衡F_1スコアを≒525から≒596に増加させた。合成データでBRFを訓練するとき,このモデルは,余分な利点を維持しつつ,提案した時間ModAttnモデルに類似の性能を達成した。3)可読性実験を行った。高い注意スコアがSN輝度ピークに近い観察で得られた。これはまた,学習された時間変調の初期高度変動性と相関した。【JST・京大機械翻訳】
