基于分数先验的强引力透镜中源星系后验采样
天体物理仪器与方法
2022-11-30 v2 计算机视觉与模式识别
机器学习
摘要
推断引力透镜源亮度高维表示的准确后验是一个重大挑战，部分原因在于难以精确量化先验。在此，我们报道使用基于分数的模型来编码背景星系无畸变图像推断的先验。该模型在一组高分辨率无畸变星系图像上训练。通过将似然分数加到先验分数并使用逆时随机微分方程求解器，我们从后验中获得样本。我们的方法产生独立的后验样本，并将数据建模至几乎接近噪声水平。我们展示了在分布外数据的实验中，似然与先验之间的平衡符合我们的预期。
引用
@article{arxiv.2211.03812,
title = {Posterior samples of source galaxies in strong gravitational lenses with score-based priors},
author = {Alexandre Adam and Adam Coogan and Nikolay Malkin and Ronan Legin and Laurence Perreault-Levasseur and Yashar Hezaveh and Yoshua Bengio},
journal= {arXiv preprint arXiv:2211.03812},
year = {2022}
}
备注
5+6 pages, 3 figures, Accepted (poster + contributed talk) for the Machine Learning and the Physical Sciences Workshop at the 36th conference on Neural Information Processing Systems (NeurIPS 2022); Corrected style file and added authors checklist