Rotation and flipping invariant self-organizing maps with astronomical images: A cookbook and application to the VLA Sky Survey QuickLook images
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Modern wide field radio surveys typically detect millions of objects. Manual determination of the morphologies is impractical for such a large number of radio sources. Techniques based on machine learning are proving to be useful for classifying large numbers of objects. The self-organizing map (SOM) is an unsupervised machine learning algorithm that projects a many-dimensional dataset onto a two- or three-dimensional lattice of neurons. This dimensionality reduction allows the user to visualize common features of the data better and develop algorithms for classifying objects that are not otherwise possible with large datasets. To this aim, we use the PINK implementation of a SOM. PINK incorporates rotation and flipping invariance so that the SOM algorithm may be applied to astronomical images. In this cookbook we provide instructions for working with PINK, including preprocessing the input images, training the model, and offering lessons learned through experimentation. The problem of imbalanced classes can be improved by careful selection of the training sample and increasing the number of neurons in the SOM (chosen by the user). Because PINK is not scale-invariant, structure can be smeared in the neurons. This can also be improved by increasing the number of neurons in the SOM. We also introduce pyink, a Python package used to read and write PINK binary files, assist in common preprocessing operations, perform standard analyses, visualize the SOM and preprocessed images, and create image-based annotations using a graphical interface. A tutorial is also provided to guide the user through the entire process. We present an application of PINK to VLA Sky Survey (VLASS) images. We demonstrate that the PINK is generally able to group VLASS sources with similar morphology together. We use the results of PINK to estimate the probability that a given source in the VLASS QuickLook Catalogue is actually due to sidelobe contamination.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 découle