ANÁLISIS DE DATOS DE ASTRONOMÍA USANDO ALGORITMOS DE DEEP LEARNING Y ESTADÍSTICOS
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Palabras clave

bases de datos astronómicas
galaxias
redes neuronales
deep learning
convolución

Cómo citar

Vargas Barrera, J. L., & Jeyakumar, S. (2018). ANÁLISIS DE DATOS DE ASTRONOMÍA USANDO ALGORITMOS DE DEEP LEARNING Y ESTADÍSTICOS. JÓVENES EN LA CIENCIA, 4(1), 926–930. Recuperado a partir de https://www.jovenesenlaciencia.ugto.mx/index.php/jovenesenlaciencia/article/view/2596

Resumen

Se presentan resultados de la aplicación de técnicas de deep learning al problema de identificación de radio fuentes gigantes (GRSs) presentes en el catálogo NVSS. Se hizo un pre procesamiento de las imágenes para la detección de estas fuentes y posteriormente realizar su clasificación, para esto se implementó una red neuronal convolucional basada en el modelo VGG la cual se entrenó con el catálogo NVSS. El tamaño del conjunto de entrenamiento fue de 1616 imágenes astronómicas distribuidas en 16 categorías. De nuestro análisis, encontramos que nuestro método es efectivo con una precisión de 87%.
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