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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 저널정보
- 한국산업응용수학회 JOURNAL OF THE KOREAN SOCIETY FOR INDUSTRIAL AND APPLIED MATHEMATICS Journal of the Korean Society for Industrial and Applied Mathematics Vol.28 No.4
- 발행연도
- 2024.12
- 수록면
- 243 - 255 (13page)
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Detecting gravitational waves is challenging because noise is typically overwhelming. Convolutional neural networks (CNNs) have been successfully applied. But the method demands a large training set and the accuracy significantly drops with highly low SNR. We show that these can be resolved by considering the topology of signals. The proposed method employs a feature extraction through persistent homology, which is more resilient to noise, more capable of detecting signals with varied signatures and requires less training. Concatenating topology with CNNs would be powerful as the detection problem concerns with a relatively large class of signatures and is resource intensive.
목차
ABSTRACT
1. BACKGROUND AND MOTIVATION
2. DATA SYNTHESIS
3. SLIDING WINDOW EMBEDDING
4. TDA: PERSISTENT HOMOLOGY
5. PREPROCESSING FOR CNN
6. HYPER-PARAMETERS & PROCEDURE
7. RESULTS
8. CONCLUDING REMARKS
REFERENCES
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