AI এবং বিশ্বের কঠিন সমস্যাগুলো · জ্যোতির্বিজ্ঞান ও মহাকাশ · arXiv · 2026-10-22

মাল্টিমোডাল রিপ্রেজেন্টেশন লার্নিংয়ের মাধ্যমে পরিবর্তনশীল উৎসের লাইট কার্ভের ডেটা-নির্ভর বৈশিষ্ট্যায়ন

মূল শিরোনাম: Data-driven characterisation of variable source light curves with multimodal representation learning

কাঁচা পর্যবেক্ষণের ওপর একটি Transformer এবং পিরিয়ডোগ্রামের ওপর একটি কনভলিউশনাল নেটওয়ার্কের সমন্বয়ের মাধ্যমে এই ফ্রেমওয়ার্কটি লেবেলকৃত প্রশিক্ষণ ডেটা ছাড়াই পরিবর্তনশীল উৎসের লাইট কার্ভগুলোর চরিত্র নির্ধারণ করে। 37,006টি ZTF উৎসে, শেখা প্রতিনিধিত্বগুলো ব্যবহার করে একটি রৈখিক শ্রেণিবদ্ধকারী 14টি শ্রেণি জুড়ে 77.1% ব্যালান্সড অ্যাকুরেসি এবং বিস্তৃত বিভাগগুলো জুড়ে 90.5% অর্জন করেছে। দুটি শাখার সমন্বয়ে সেরা একক শাখার তুলনায় ব্যালান্সড অ্যাকুরেসি সর্বোচ্চ 14.9 শতাংশ পয়েন্ট বেড়েছে, আর একাধিক ব্যান্ডের প্রতিনিধিত্ব পরস্পর সংযুক্ত করায় তা 86.1%-এ পৌঁছেছে।

মূল লেখা পড়ুন ↗

সব আইটেম →