用于模拟射电星系群体的结构化变分推断
天体物理仪器与方法
2021-03-24 v2 星系天体物理
摘要
我们提出一种生成合成 Fanaroff-Riley I 类和 II 类射电星系邮票式图像（postage stamp images）的模型，适用于未来射电巡天（如为平方公里阵列 Square Kilometre Array 所开发的巡天）的模拟。该模型使用全连接神经网络，通过变分自编码器和解码器架构实现结构化变分推断。为优化自编码器潜空间的维度，我们引入射电形态初始分数（RAMIS），一种评估生成图像质量的定量方法，并详细讨论数据预处理的选择如何影响该度量值。我们考察了变分自编码器的二维潜空间，探讨其如何用于控制合成群体的生成，同时警示在用于数据增强时可能引入偏差。
引用
@article{arxiv.2102.01007,
title = {Structured Variational Inference for Simulating Populations of Radio Galaxies},
author = {David J. Bastien and Anna M. M. Scaife and Hongming Tang and Micah Bowles and Fiona Porter},
journal= {arXiv preprint arXiv:2102.01007},
year = {2021}
}
备注
20 pages, 20 figures, accepted MNRAS