Wiener Filter for cosmic microwave background maps using neural networks
Estudiamos una red neuronal convolucional llamada WienerNet la cual aplica el filtro de Wiener a mapas del Fondo Cósmico de Radiación (FCR) con el objetivo de reducir el ruido presente en dichos mapas. Presentamos el funcionamiento de la red neuronal, y comparamos los resultados con los obtenidos a...
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| Autores principales: | , , |
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| Formato: | Articulo |
| Lenguaje: | Español |
| Publicado: |
2023
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| Materias: | |
| Acceso en línea: | http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/164501 |
| Aporte de: |
| Sumario: | Estudiamos una red neuronal convolucional llamada WienerNet la cual aplica el filtro de Wiener a mapas del Fondo Cósmico de Radiación (FCR) con el objetivo de reducir el ruido presente en dichos mapas.
Presentamos el funcionamiento de la red neuronal, y comparamos los resultados con los obtenidos al aplicar el filtro de Wiener con el método tradicional, que utiliza el gradiente conjugado. A su vez, mostramos la eficiencia de la aplicación de WienerNet respecto del método tradicional, el cual constituye un cuello de botella en el análisis de datos del FCR. Para este propósito, aplicamos la red neuronal a mapas del FCR con diferentes número de pixeles y diferentes modelos de ruido, y comparamos la eficiencia computacional en cada caso. |
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