1R-04
畳み込みニューラルネットワークを用いたすばる望遠鏡によるLyman-alpha Emitter観測データの自動分類
○大倉真一希（筑波大），伊藤凌平，大内正己（東大），天笠俊之，北川博之（筑波大）
すばる望遠鏡に設置された Hyper Suprime-Cam(HSC) は一度の観測で大量のデータを得ることを可能としたが，その観測結果には多くのノイズが含まれる ．本研究では HSC によって行われた観測の中の特に遠方銀 河 Leyman-alpha Emitter(LAE) の観測結果について，それを真の LAE と観測過程で混入したノイズに分類するための分類器を設計することを目的とする．現在までにConvolutional Neural Network(CNN)を用いた分類器の設計及びその性能評価を行い，テストデータに対して99%を超える精度での分類が行えていることを確認した．
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