New Developments on Tests of Gravity Theory by combining Gravitational Wave Data Analysis and Deep Learning based Denoising
New Developments on Tests of Gravity Theory by combining Gravitational Wave Data Analysis and Deep Learning based Denoising
引力波数据分析与深度学习去噪相结合的引力理论检验新进展
批准号：
19K14717
负责人：
Sakai Kazuki
金额：
$2.75万
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
财政年份：
2019
资助国家：
日本
项目状态：
已结题
起止时间：
2019-04-01 至 2021-03-31
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A Basic Study of Noise Reduction on the Analysis of Burst Grabitational Waves by Direct and Parallel Denoising Autoencoder
直接并行去噪自编码器分析突发重力波降噪的基础研究
直接并行去噪自编码器分析突发重力波降噪的基础研究
DOI：
--
发表时间：
2019
期刊：
影响因子：
--
作者：
[Hiroyuki Hayashi, Kazuki Sakai, Hiroyuki Hamazumi, Hirotaka Takahashi, Yuto Omae]
通讯作者：
Yuto Omae
A Basic Study of Noise Reduction on the Analysis of Burst Gravitational Waves by Direct and Parallel Denoising Autoencoder
直接并行去噪自编码器对突发引力波分析降噪的基础研究
直接并行去噪自编码器对突发引力波分析降噪的基础研究
DOI：
--
发表时间：
2019
期刊：
影响因子：
--
作者：
[Hiroyuki Hayashi, Kazuki Sakai, Hiroyuki Hamazumi, Hirotaka Takahashi, and Yuto Omae]
通讯作者：
and Yuto Omae
L2正則化を導入した直並列型 Denoising Autoencoder を用いたバースト重力波解析におけるノイズ除去の基礎的検討
使用具有 L2 正则化的串并去噪自编码器消除突发引力波分析中的噪声的基础研究
使用具有 L2 正则化的串并去噪自编码器消除突发引力波分析中的噪声的基础研究
DOI：
--
发表时间：
2020
期刊：
影响因子：
--
作者：
[林滉之, 酒井一樹, 高橋弘毅, 濱住啓之, 大前佑斗]
通讯作者：
大前佑斗
DOI：
10.1103/physrevd.102.024007
发表时间：
2020-03
期刊：
Physical Review D
影响因子：
5
作者：
[N. Uchikata;T. Narikawa;K. Sakai;H. Takahashi;H. Nakano]
通讯作者：
N. Uchikata;T. Narikawa;K. Sakai;H. Takahashi;H. Nakano
重力波の観測データに対するリカレントニューラルネットワークを用いたノイズ除去の検討
引力波观测数据循环神经网络去噪研究
引力波观测数据循环神经网络去噪研究
DOI：
--
发表时间：
2020
期刊：
影响因子：
--
作者：
[住安宏介, 酒井一樹]
通讯作者：
酒井一樹
共 8 条
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