Training a neural network to rapidly identify candidate gravitational-wave events in the lower mass gap
本論文は、低質量ギャップ成分または中性子星を含む重力波候補の確率を迅速に予測するために訓練されたニューラルネットワークモデル「GWSkyNet-MassGap」を紹介し、大質量合体に対して高い精度を達成するとともに、第 4 回観測ランの初期データにおいて有望な性能を示すことで、タイムリーな電磁波追跡観測を促進することを目的としている。