Автоматизированная оценка континуума квазаров с использованием нейронных сетей: сравнительное исследование архитектур глубокого обучения В статье сравнивается эффективность трёх нейросетей (автоэнкодера, свёрточной нейросети и U-Net) в прогнозировании непрерывных спектров квазаров и галактик. Исследование проводилось на основе данных имитационных спектров для обзора WEAVE и реальных данных от инструментов DESI и VIPERS. Автоэнкодер показал лучшие результаты в прогнозировании спектров квазаров, а все три архитектуры смогли адаптироваться для работы с галактиками. arXiv: 2505.10976 Обзоры | Астрофизика
Автоматизированная оценка континуума квазаров с использованием нейронных сетей: сравнительное исследование архитектур глубокого обучения
В статье сравнивается эффективность трёх нейросетей (автоэнкодера, свёрточной нейросети и U-Net) в прогнозировании непрерывных спектров квазаров и галактик. Исследование проводилось на основе данных имитационных спектров для обзора WEAVE и реальных данных от инструментов DESI и VIPERS. Автоэнкодер показал лучшие результаты в прогнозировании спектров квазаров, а все три архитектуры смогли адаптироваться для работы с галактиками.
arXiv: 2505.10976
