Domain-Informed Multi-View Self-Distillation for Astronomical Light-Curve Representation Learning with JEPA
यह शोध पत्र अनियमित खगोलीय प्रकाश वक्रों (light curves) के सुदृढ़ निरूपण (representations) सीखने के लिए जॉइंट-एम्बेडिंग प्रेडिक्टिव आर्किटेक्चर (JEPA) का उपयोग करते हुए एक डोमेन-सूचित मल्टी-व्यू सेल्फ-डिस्टिलेशन फ्रेमवर्क प्रस्तावित करता है, जो वर्गीकरण, फ्यू-शॉट लर्निंग और क्रॉस-डोमेन अनुकूलन कार्यों में हस्तनिर्मित विशेषताओं (hand-crafted features) की तुलना में बेहतर प्रदर्शन प्रदर्शित करता है।