Идентификация экзопланет с помощью глубокого обучения: классификатор CNN и RNN для Kepler DR25 и проверки кандидатов Представлена гибридная модель глубокого обучения для выявления сигналов транзитов экзопланет с повышенной точностью и интерпретируемостью. Модель, обученная на данных Kepler DR25, значительно превзошла базовые аналоги и позволила идентифицировать 13 статистически подтверждённых экзопланет из 1360 кандидатов. Это ускоряет процесс подтверждения экзопланет и способствует их дальнейшему изучению. arXiv: 2509.04793 Обзоры | Астрофизика
Идентификация экзопланет с помощью глубокого обучения: классификатор CNN и RNN для Kepler DR25 и проверки кандидатов
Представлена гибридная модель глубокого обучения для выявления сигналов транзитов экзопланет с повышенной точностью и интерпретируемостью. Модель, обученная на данных Kepler DR25, значительно превзошла базовые аналоги и позволила идентифицировать 13 статистически подтверждённых экзопланет из 1360 кандидатов. Это ускоряет процесс подтверждения экзопланет и способствует их дальнейшему изучению.
arXiv: 2509.04793
