Studium galaxií prostřednictvím GAN sítí /
V současné astronomické éře očekáváme příliv velkého objemu dat, jehož zpracování se vymyká lidským silám. Z těchto důvodů je vhodné vyvinout metody, které efektivně a spolehlivě analyzují data. Práce reaguje na současnou situaci a je inspirována projektem GalaxyGAN. Jejím cílem jest prozkoumání uži...
Uloženo v:
| Hlavní autor: | |
|---|---|
| Další autoři: | |
| Typ dokumentu: | VŠ práce nebo rukopis |
| Jazyk: | Angličtina |
| Vydáno: |
2018
|
| Témata: | |
| On-line přístup: | http://is.muni.cz/th/tcbgi/ |
| Shrnutí: | V současné astronomické éře očekáváme příliv velkého objemu dat, jehož zpracování se vymyká lidským silám. Z těchto důvodů je vhodné vyvinout metody, které efektivně a spolehlivě analyzují data. Práce reaguje na současnou situaci a je inspirována projektem GalaxyGAN. Jejím cílem jest prozkoumání užití neuronových sítí při zpracování astronomických snímků. Pozorování astronomických objektů je limitováno mnoha faktory a jedním z nich je šum. Náš výzkum se zaměřil na odstranění šumu obrazových dat pomocí „generative adversarial network“ - GAN. Výsledky ukázaly, že použití těchto sítí na daný problém je možné. Při porovnání s dalšími dostupnými metodami vykazují srovnatelné, místy i výrazně lepší, výsledky. In the present era of astronomy, we are expecting a large amount of data that can not be fully processed by humans. Because of this, it is convenient to develop a method that analyzes the data efficiently and reliable. Our work reacts to the current situation and it is inspired by the GalaxyGAN project we have been exploring the use of neural networks in the processing of astronomical images. Observation of astronomical objects is limited by many factors and one of them is noise. Our research has focused on the removal of noise through generative adversarial networks (GANs). The results have shown that neural networks can be used for a given problem, and in comparison with available methods, the results comparable and sometimes even better. |
|---|---|
| Popis jednotky: | Vedoucí práce: Filip Hroch |
| Fyzický popis: | 57 listů |