Jan, 2024

红巨星的年龄和质量估计的光谱变换器（SPT）

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TL;DR使用 Spectral Transformer（SPT）模型，通过红巨星的光谱预测其年龄和质量，具有较高的精度和一致性，超越传统机器学习算法，并与天体测量和恒星等值线拟合技术表现出较高的相关性。
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发现论文，激发创造
  • MADE: 基于贝叶斯机器学习的红巨星的光谱质量、年龄和距离估算器

    用基于贝叶斯人工神经网络（ANN）的 MADE 方法通过对恒星的天文、光学、和光谱数据的组合生成红巨星的质量、年龄和距离的预测结果，对 10000 个红巨星进行了预测，准确地减少了与之相关联的不确定性，结果清晰表明了在年龄方面的预计厚与薄盘成分。

    Apr, 2018

  • 基于深度学习的光度红移估计

    本文介绍了一种基于卷积网络和混合密度网络的新方法，并使用 SDSS（DR9）中的数据进行实验，证明此方法相比之前的方法具有更好的性能，可以预测任何类型数据（例如星系、类星体、恒星）的物理参数概率密度函数，是解决基于成像数据的概率性回归问题的一种通用方法。

    Jun, 2017

  • 从实时多元时间序列预测天文突发事件的年龄

    用贝叶斯概率循环神经网络，我们首次提出了一种实时预测多波长时间序列观测中暂时物体年龄的方法。这项工作对我们理解正在进行和即将进行的天体巡天所探测到的大量年轻暂时物体的进展至关重要。

    Nov, 2023

  • AstroPT：天文学观测模型的扩展

    该论文介绍了 AstroPT，这是一个针对天文学应用开发的自回归预训练变换器。AstroPT 模型在 DES Legacy Survey DR8 的 860 万个 512×512 像素 grz 带星系邮票观测数据上进行了预训练。我们训练了一系列不断增长参数的基础模型，其参数从 100 万个到 21 亿个，发现 AstroPT 遵循与文本模型类似的饱和的对数 - 对数缩放规律。我们还发现，模型性能在线性探测方面随着模型大小的增加而提高，直到模型参数饱和点。我们相信，协作社区开发是实现开源的 “大观测模型” 的最佳途径，即采用与自然语言处理中所见规模相同的观测科学数据进行训练的模型。为此，我们在 MIT 许可下发布 AstroPT 的源代码、权重和数据集，并邀请潜在合作者与我们共同构建和研究这些模型。

    May, 2024

  • MST++：多阶段谱转换器用于高效谱重建

    通过使用基于 Transformer 的多阶段光谱智能变换器（MST++）及其包含的光谱注意块，该论文提出了一种新方法实现了显着优于其他最先进方法的重建结果，尤其适用于光谱重建挑战。

    Apr, 2022

  • 基于深度学习的 Ia 型超新星光变曲线到红移估计的转换（Photo-zSNthesis）

    采用卷积神经网络基于多波段超新星光变曲线预测完整的红移概率分布以解决光谱资源不足的问题，并在模拟数据和观测数据中均显示出比现有方法更好的性能，最大化了光度超新星样本的宇宙学约束能力。

    May, 2023

  • 无光谱的星系光谱学：条件扩散模型解读光度图像中的星系属性

    开发了一种能够从光度宽频带图像中预测光学星系光谱的生成式人工智能方法，并通过与观测光谱的对比显示了良好的一致性，该方法还能推断光度图像中的速度色散和活跃星系核的存在，并可以在大规模光度调查中获得科学上有趣的星系属性。

    Jun, 2024

  • 2003 分辨率的恒星种群综合研究

    我们提出了一种新模型，用于计算恒星群落在 100,000 年至 20 亿年之间的光谱演化，可以预测不同金属丰度的光谱演化和星轮廓和星团色彩的对比，预测基于观测到的恒星光谱新的库，该模型使用最新的恒星演化理论和观测上的动态支配。然后，作者将该模型应用于实际研究并发现收集的典型银河系光谱与该模型相符。

    Sep, 2003

  • 通过稀疏高斯过程校准 Transformers

    使用稀疏高斯过程关注机制的变压器模型在多个预测任务上实现了具有竞争力的预测准确性，并提高了内部标定和区外鲁棒性检测。

    Mar, 2023

  • 16000 Kepler Red Giants 的恒星震荡学：全球振荡参数、质量和半径

    文章利用 Kepler 任务提供的数据对 1.6 万个震动红巨星进行了系统的恒星地震学研究，发现振动幅度和颗粒功率与金属丰度有关，这些研究可以作为已观测到的银河恒星种群的可靠距离指标和年龄代理，并为 APOGEE 和 LAMOST 等大型光谱调查中的大气参数导出消除退化提供了良好的机会。

    Feb, 2018