天文學家利人工智能找到五十六個新的引重力透鏡候選天體

天文學家用來訓練神經網絡的訓練相片
來自格羅寧根(Groningen)大學,那不勒斯(Naples)大學和波恩(Bonn)大學的一群天文學家,效法谷歌(Google)、面書(Facebook)和特斯拉(Tesla)在過去幾年中一直使用的人工智能算法,開發了一種能夠在大量觀察測數據中發現重力透鏡的電腦應用程式。

為了解決越來越多的圖像,天文學家使用了卷積神經網絡(Convolutional Neural Network)。 谷歌採用這種神經網絡設計的 Alpha Go 電腦,贏了世界圍棋冠軍。面書使用它們來識別時間軸圖像中的內容。 特斯拉用神經網絡開發自動駕駛的汽車。

天文學家使用數百萬重力透鏡的自製圖像訓練神經網絡電腦。 然後,這些電腦面對著網絡中面積只有255平方度的一小片天空中數百萬幅圖像,迅速找到五十六個新的引重力透鏡候選天體。

【圖、文:節譯自格羅寧根大學網頁】 研究全文將會刊登在下個月出版的英國《皇家天文學會月刊》

卷積神經網絡是一種前饋神經網絡,它的人工神經元可以響應一部分覆蓋範圍內的周圍單元,對於大型圖像處理有出色表現。

卷積神經網絡由一個或多個卷積層和頂端的全連通層(對應經典的神經網絡)組成,同時也包括關聯權重和池化層(pooling layer)。這一結構使得卷積神經網絡能夠利用輸入數據的二維結構。與其他深度學習結構相比,卷積神經網絡在圖像和語音識別方面能夠給出更好的結果。這一模型也可以使用反向傳播算法進行訓練。相比較其他深度、前饋神經網絡,卷積神經網絡需要考量的參數更少,使之成為一種頗具吸引力的深度學習結構。

【補充資料:維基百科】

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