Bidirektionale LSTM‑Netzwerke klassifizieren Lichtkurven transienter Himmelsobjekte
In einer aktuellen Studie wurde ein bidirektionales Long Short‑Term Memory (LSTM) Netzwerk entwickelt, das Lichtkurven von transienten Himmelsobjekten aus dem PLAsTiCC‑Datensatz klassifiziert. Die ursprünglich vierzehn Klassen wurden zu fünf übergeordneten Kategorien – S‑Like, Fast, Long, Periodic und Non‑Periodic – zusammengefasst, um das Problem der Klassenungleichgewichte zu mildern. Nach einer sorgfältigen Vorverarbeitung, die Padding, zeitliche Skalierung und Flux‑Normalisierung beinhaltete, wurde das Modell mit Maskierungsschichten trainiert und auf 19 920 Testobjekten evaluiert.
