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http://hdl.handle.net/20.500.12386/26924
Titolo: | Cooperative photometric redshift estimation | Autori: | CAVUOTI, STEFANO TORTORA, CRESCENZO BRESCIA, Massimo Longo, G. RADOVICH, MARIO NAPOLITANO, NICOLA ROSARIO Amaro, V. Vellucci, C. |
Data pubblicazione: | 2017 | Titolo del volume in cui è pubblicato il poster: | Astroinformatics | Curatore/i del volume in cui è pubblicato il contributo: | Brescia, Massimo; Djorgovski, Stanislav George; Feigelson, Eric, D.; Longo, Giuseppe; Cavuoti, Stefano | Serie: | PROCEEDINGS OF THE INTERNATIONAL ASTRONOMICAL UNION | Numero: | vol. 12, S325 | Da pagina:: | 166 | Abstract: | In the modern galaxy surveys photometric redshifts play a central role in a broad range of studies, from gravitational lensing and dark matter distribution to galaxy evolution. Using a dataset of ~ 25,000 galaxies from the second data release of the Kilo Degree Survey (KiDS) we obtain photometric redshifts with five different methods: (i) Random forest, (ii) Multi Layer Perceptron with Quasi Newton Algorithm, (iii) Multi Layer Perceptron with an optimization network based on the Levenberg-Marquardt learning rule, (iv) the Bayesian Photometric Redshift model (or BPZ) and (v) a classical SED template fitting procedure (Le Phare). We show how SED fitting techniques could provide useful information on the galaxy spectral type which can be used to improve the capability of machine learning methods constraining systematic errors and reduce the occurrence of catastrophic outliers. We use such classification to train specialized regression estimators, by demonstrating that such hybrid approach, involving SED fitting and machine learning in a single collaborative framework, is capable to improve the overall prediction accuracy of photometric redshifts. | Titolo del convegno: | Astroinformatics | Luogo del convegno: | Sorrento | Periodo del convegno: | 19-25 October, 2016 | URI: | http://hdl.handle.net/20.500.12386/26924 | URL: | https://www.cambridge.org/core/journals/proceedings-of-the-international-astronomical-union/article/cooperative-photometric-redshift-estimation/3F6C5C7EA92AFABE0C51E669941A38A7 | ISSN: | 1743-9213 | DOI: | 10.1017/S1743921317001296 | Bibcode ADS: | 2017IAUS..325..166C | Fulltext: | open |
È visualizzato nelle collezioni: | 3.01 Contributi in Atti di convegno |
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