Аппроксимация кривых блеска на примере данных PLASTICC

Abstract

In this paper, we consider two ways of approximating the light curves based on publicly available PLAsTiCC data: Gaussian processes and Convolutional Conditional Neural Process. This work is the first step towards the further investigation of PLAsTiCC data, namely, the construction of a neural network based on them for the classification of Type Ib/c supernovae.

В данной работе рассматриваются два способа аппроксимации кривых блеска на основе открытых данных PLAsTiCC: гауссовы процессы и сверточно-условный нейронный процесс. Работа является первым шагом к дальнейшему исследованию данных PLAsTiCC, а именно построению на их основе нейронной сети для классификации сверхновых типа Ib/c.