重力波観測における突発性雑音の分類に関する推定根拠の可視化の論文が出版されました。

重力波観測における突発性雑音の分類に関する推定根拠の可視化の論文がMachine Learning: Science and Technology誌に出版されました。

Naoki Koyama, Yusuke Sakai, Seiya Sasaoka, Diego Dominguez, Kentaro Somiya, Yuto Omae, Yoshikazu Terada, Marco Meyer-Conde, Hirotaka Takahashi, “Enhancing the rationale of convolutional neural networks for glitch classification in gravitational wave detectors: a visual explanation”, Machine Learning: Science and Technology, Vol. 5, No 3, 035028 (2024).
doi:10.1088/2632-2153/ad6391