Publication: Deep Learning for the classification of events from Imaging Atmospheric Cherenkov Telescopes
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Publication Date
2019
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Abstract
We develop two new computer vision models for the task of gamma-ray like event classification from Cherenkov Telescope Array (CTA) images, respectively based on LSTMs and Neural Attention. The models are implemented and trained in our own Deep Learning framework based on the CTLearn package, and shown to outperform the State Of The Art.
Desarrollamos dos modelos de visión por ordenador para la tarea de clasificación de eventos similares a rayos gamma a partir de imágenes de la matriz de telescopios Cherenkov (CTA, de sus siglas en inglés), respectivamente basados en LSTMs y atención neural. Los modelos son implementados y entrenados en nuestro propio entorno de aprendizaje profundo basado en la librería CTLearn. Se muestra cómo los modelos superan el estado del arte actual.
Desarrollamos dos modelos de visión por ordenador para la tarea de clasificación de eventos similares a rayos gamma a partir de imágenes de la matriz de telescopios Cherenkov (CTA, de sus siglas en inglés), respectivamente basados en LSTMs y atención neural. Los modelos son implementados y entrenados en nuestro propio entorno de aprendizaje profundo basado en la librería CTLearn. Se muestra cómo los modelos superan el estado del arte actual.
Description
Trabajo de Fin de Grado, Universidad Complutense, Facultad de Informática, Departamento de Arquitectura de Computadores y Automática, Curso 2018/2019