StarCLR: Contrastive Learning Representation for Astronomical Light Curves
StarCLR एक कंट्रास्टिव प्रीट्रेनिंग फ्रेमवर्क है जिसे बड़े पैमाने के खगोलीय लाइट कर्व्स के लिए डिज़ाइन किया गया है जो आंशिक रूप से ओवरलैपिंग सब-सीक्वेंस का उपयोग करके मजबूत टेम्पोरल रिप्रेजेंटेशन्स सीखता है, और यह स्क्रैच से प्रशिक्षित मॉडलों की तुलना में TESS और ZTF जैसे विविध सर्वेक्षणों में बेहतर जनरलाइजेशन और क्लासिफिकेशन प्रदर्शन प्रदर्शित करता है।