Deep generative models for galaxy image simulations
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Image simulations are essential tools for preparing and validating the analysis of current and future wide-field optical surveys. However, the galaxy models used as the basis for these simulations are typically limited to simple parametric light profiles, or use a fairly limited amount of available space-based data. In this work, we propose a methodology based on deep generative models to create complex models of galaxy morphologies that may meet the image simulation needs of upcoming surveys. We address the technical challenges associated with learning this morphology model from noisy and point spread function (PSF)-convolved images by building a hybrid Deep Learning/physical Bayesian hierarchical model for observed images, explicitly accounting for the PSF and noise properties. The generative model is further made conditional on physical galaxy parameters, to allow for sampling new light profiles from specific galaxy populations. We demonstrate our ability to train and sample from such a model on galaxy postage stamps from the HST/ACS COSMOS survey, and validate the quality of the model using a range of second- and higher order morphology statistics. Using this set of statistics, we demonstrate significantly more realistic morphologies using these deep generative models compared to conventional parametric models. To help make these generative models practical tools for the community, we introduce galsim-hub, a community-driven repository of generative models, and a framework for incorporating generative models within the galsim image simulation software.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».