表現空間を用いた電波天体の新形態発見

電波天体の大規模サーベイデータに対し表現学習を用いた分類と新クラスタ探索を行い、新たな形態クラスの同定とクラス分布の特性を明らかにした。

• 自己教師あり学習と分類器アンサンブルを大規模な電波天体データに適用した。
• 表現空間内のクラスタリングにより未知の天体群や低確率データを解析した。
• 翼型やFR曖昧な天体を含む6つの新たな形態クラスを特定した。
• 見出されたクラス分布には強い偏りがあり、オープンセット認識の重要性を示した。

原文タイトル: Morphology of Radio Sources in Representation Space

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