基于最大池化层参数的优化模型在引力波天文学中的应用

来源 :重庆工商大学学报(自然科学版) | 被引量 : 0次 | 上传用户：feixubushi

【摘要】

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针对Gabbard等人发表在《Pyhsical Review Letters》上的文章"Matching Matched Filtering with Deep Networks for Gravitational-Wave Astronomy",提出了一种卷积神经网络

【作者】

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罗华美

【机构】

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西南交通大学数学学院数学系

【出处】

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重庆工商大学学报(自然科学版)

【发表日期】

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2020年1期

【关键词】

：

引力波天文学深度学习方法卷积神经网络

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针对Gabbard等人发表在《Pyhsical Review Letters》上的文章"Matching Matched Filtering with Deep Networks for Gravitational-Wave Astronomy",提出了一种卷积神经网络优化模型。文章将卷积神经网络应用于引力波信号的识别,研究最大池化层参数对模型分类能力的影响,调整模型中超参数提升引力波信号分类的准确率;将优化后的网络结构与Gabbard的卷积神经网络用于相同的模拟数据集,并在测试集上绘

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