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    <title>Galaxy on akenji&#39;s lab</title>
    <link>https://akenji3.github.io/tags/galaxy/</link>
    <description>Recent content in Galaxy on akenji&#39;s lab</description>
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    <lastBuildDate>Thu, 23 Feb 2023 00:00:00 +0000</lastBuildDate>
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      <title>銀河形状分類のデータセットについて</title>
      <link>https://akenji3.github.io/post/20230223_galaxy_dataset/</link>
      <pubDate>Thu, 23 Feb 2023 00:00:00 +0000</pubDate>
      <guid>https://akenji3.github.io/post/20230223_galaxy_dataset/</guid>
      <description>&lt;h2 id=&#34;はじめに&#34;&gt;はじめに&lt;/h2&gt;&#xA;&lt;p&gt;&lt;a href=&#34;https://akenji3.github.io/post/20221230_galaxy_cnn/&#34;&gt;この記事&lt;/a&gt;から&lt;a href=&#34;https://akenji3.github.io/post/20230219_galaxy_vit_2/&#34;&gt;この記事&lt;/a&gt;までの5編で、銀河の形状分類をCNN（VGG16、ResNet）、ViTを使って行った。&#xA;今後エラーの分析を行うに際して、データセットから改めて再検討したいと思い、この記事で、銀河分類に使うデータセットについて考えてみたい。&lt;/p&gt;</description>
    </item>
    <item>
      <title>Deep Learning（ViT）による銀河形状分類（その2）</title>
      <link>https://akenji3.github.io/post/20230219_galaxy_vit_2/</link>
      <pubDate>Sun, 19 Feb 2023 00:00:00 +0000</pubDate>
      <guid>https://akenji3.github.io/post/20230219_galaxy_vit_2/</guid>
      <description>&lt;h2 id=&#34;はじめに&#34;&gt;はじめに&lt;/h2&gt;&#xA;&lt;p&gt;&lt;a href=&#34;https://akenji3.github.io/post/20230109_galaxy_vit_1/&#34;&gt;この記事&lt;/a&gt;で、Transformerの画像処理への適応のVision Transformer (ViT)を用いて、銀河形状分類を行った。今回は、ViTのモデルとして既に学習済みのモデルを使って同じ分類を行った。&lt;/p&gt;</description>
    </item>
    <item>
      <title>Deep Learning (ViT) による銀河形状分類（その1）</title>
      <link>https://akenji3.github.io/post/20230109_galaxy_vit_1/</link>
      <pubDate>Mon, 09 Jan 2023 00:00:00 +0000</pubDate>
      <guid>https://akenji3.github.io/post/20230109_galaxy_vit_1/</guid>
      <description>&lt;h2 id=&#34;はじめに&#34;&gt;はじめに&lt;/h2&gt;&#xA;&lt;p&gt;昨年末の&lt;a href=&#34;https://akenji3.github.io/post/20221230_galaxy_cnn/&#34;&gt;この記事&lt;/a&gt;で、銀河形状の分類をCNN（VGG16, ResNet）を行ったことを述べた。今回は、銀河形状分類をTransformerを用いたVison Transformer（ViT）で行う。&lt;/p&gt;</description>
    </item>
    <item>
      <title>Deep Learning (CNN) による銀河形状分類（その1）</title>
      <link>https://akenji3.github.io/post/20221230_galaxy_cnn/</link>
      <pubDate>Fri, 30 Dec 2022 00:00:00 +0000</pubDate>
      <guid>https://akenji3.github.io/post/20221230_galaxy_cnn/</guid>
      <description>&lt;h2 id=&#34;はじめに&#34;&gt;はじめに&lt;/h2&gt;&#xA;&lt;p&gt;Deep Learningを少し勉強してきて、自分の興味ある分野で使ってみることができなかと思い試した。自分は天文が好きで中でも恒星の進化・元素の生成、それから銀河形成・進化に興味を持っている。比較的簡単にできそうな銀河の形状分類にチャレンジした。&lt;/p&gt;</description>
    </item>
    <item>
      <title>Deep Learning (CNN) による銀河形状分類（その2）</title>
      <link>https://akenji3.github.io/post/20221230_galaxy_cnn_2/</link>
      <pubDate>Fri, 30 Dec 2022 00:00:00 +0000</pubDate>
      <guid>https://akenji3.github.io/post/20221230_galaxy_cnn_2/</guid>
      <description>&lt;p&gt;&lt;a href=&#34;https://akenji3.github.io/post/20221230_galaxy_cnn/&#34;&gt;前回&lt;/a&gt;の記事の続き。&lt;/p&gt;&#xA;&lt;p&gt;epochを重ねても訓練／テスト誤差が改善しないのはどうしてだろうか？&#xA;この疑問に対して、色々と試した結果を以下にまとめている。&lt;/p&gt;&#xA;&lt;h2 id=&#34;銀河イメージ&#34;&gt;銀河イメージ&lt;/h2&gt;&#xA;&lt;p&gt;今回使用した、Galaxy10 DECals Datasetがどのようなデータかここで見てみたい。&lt;/p&gt;</description>
    </item>
    <item>
      <title>Deep Learning (CNN) による銀河形状分類（その3）</title>
      <link>https://akenji3.github.io/post/20221230_galaxy_cnn_3/</link>
      <pubDate>Fri, 30 Dec 2022 00:00:00 +0000</pubDate>
      <guid>https://akenji3.github.io/post/20221230_galaxy_cnn_3/</guid>
      <description>&lt;p&gt;（その2）の記事の続き。&lt;/p&gt;&#xA;&lt;p&gt;&lt;a href=&#34;https://akenji3.github.io/post/20221230_galaxy_cnn_2/&#34;&gt;前回&lt;/a&gt;は、VGG16で学習をしたが、今回はモデルにResNetを使ってみる。&lt;/p&gt;</description>
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