Training a neural network to rapidly identify candidate gravitational-wave events in the lower mass gap
본 논문은 하부 질량 간격 구성 요소나 중성자별을 포함하는 중력파 후보의 확률을 신속하게 예측하도록 훈련된 신경망 모델인 GWSkyNet-MassGap 을 소개하며, 이는 대질량 병합에 대해 높은 정확도를 달성하고 제 4 관측 런 초기 데이터에서 유망한 성능을 보여 전자기 후속 관측을 용이하게 합니다.