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Deep Learning for galaxy red shift estimation from photometry measurements

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Sáenz Rodríguez, M. (2020). Deep Learning for galaxy red shift estimation from photometry measurements. http://hdl.handle.net/10251/150138

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Title: Deep Learning for galaxy red shift estimation from photometry measurements
Secondary Title: Aprendizaje profundo para la estimation de desplazamiento al rojo de galaxias a partir de medidas fotométricas
Author: Sáenz Rodríguez, Miriam
Director(s): Despujol Zabala, Ignacio Frontera Pons, Joana
UPV Unit: Universitat Politècnica de València. Departamento de Ingeniería de la Construcción y de Proyectos de Ingeniería Civil - Departament d'Enginyeria de la Construcció i de Projectes d'Enginyeria Civil
Universitat Politècnica de València. Escuela Técnica Superior de Ingeniería del Diseño - Escola Tècnica Superior d'Enginyeria del Disseny
Read date / Event date:
2020-07-09
Issued date:
Abstract:
[ES] La estimación del desplazamiento al rojo fotométrico se ha convertido en un tema importante en cosmología, debido a la gran necesidad de estimar distancias de una gran cantidad de fuentes para mejorar nuestro conocimiento ...[+]


[EN] Photometric redshift estimation has become a major subject in cosmology, due to the great need of estimating distances of a huge number of sources in order to improve our knowledge about our Universe. Spectroscopic ...[+]
Subjects: Aprendizaje profundo , Corrimiento al rojo fotométrico , Extracción de características no supervisadas , Clasificación de galaxias , Deep learning , Photometric redshift , Unsupervised feature extraction , Denoising autoencoders , Galaxy classification
Copyrigths: Cerrado
degree: Grado en Ingeniería Aeroespacial-Grau en Enginyeria Aeroespacial
Type: Proyecto/Trabajo fin de carrera/grado

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