Testing General Relativity Through Gravitational Wave Classification: A Convolutional Neural Network Framework
本論文は、応答関数観測量を用いて訓練された畳み込みニューラルネットワークを活用する機械学習フレームワークを導入し、一般相対性理論の検証に向けた重力波信号の分類を大幅に向上させ、標準的な波形入力に対して感度を33倍改善するとともに、大質量重力理論における偏差の検出に成功したものである。