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澳门金沙线上登录:机器学习中的残差神经网络是人工神经网络的一种变体

时间:2021/9/7 9:11:49   作者:   来源:   阅读:26   评论:0
内容摘要:中国科学院紫金山天文台高能时域天文研究小组近年来开展了快速射电暴研究,并利用帕克斯望远镜的观测数据建立了完整的单脉冲数据库。该数据库包含5.6亿个信噪比大于7的单脉冲可疑信号,这些信号是用快速无线电突发标准搜索方法找到的。张松波表示,传统的搜索程序无法准确区分噪声信号、人工信号和...

中国科学院紫金山天文台高能时域天文研究小组近年来开展了快速射电暴研究,并利用帕克斯望远镜的观测数据建立了完整的单脉冲数据库。该数据库包含5.6亿个信噪比大于7的单脉冲可疑信号,这些信号是用快速无线电突发标准搜索方法找到的。


张松波表示,传统的搜索程序无法准确区分噪声信号、人工信号和快速无线电突发信号。因此,这些超过5亿的结果只能被称为可疑信号。假设一个工人每天可以看到3万个信号图,那么这5.6亿个可疑信号需要不间断地观察50年,他们才能阅读它们。


确定81个新的快速无线电脉冲候选者


机器学习中的残差神经网络是人工神经网络的一种变体。它模拟最基本的生物神经元,分析接收到的信号,并区分信号的类型。该方法具有较高的识别精度和识别速度。提升。


尽管这是一种非常成熟的机器学习算法,但无论是形式样本还是训练样本,快速射电暴都很难收集。

“这相当于训练一台机器从5亿只狗中挑出几只猫,”该论文的第一作者、中国科学院紫金山天文台高能时域天文组的博士生杨轩表示。


研究小组使用训练过的机器模型,最终从数据库中找到了81个新的快速无线电突发候选者。


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