GPz: non-stationary sparse Gaussian processes for heteroscedastic uncertainty estimation in photometric redshifts

GPz: non-stationary sparse Gaussian processes for heteroscedastic uncertainty estimation in photometric redshifts

Näytä muut versiot (1)

The next generation of cosmology experiments will be required to use photometric redshifts rather than spectroscopic redshifts. Obtaining accurate and well-characterized photometric redshift distributions is therefore critical for Euclid, the Large Synoptic Survey Telescope and the Square Kilometre...

Bibliografiset tiedot
Päätekijät:	Almosallam, I, Jarvis, M, Roberts, S
Aineistotyyppi:	Journal article
Julkaistu:	Oxford University Press 2016

Samankaltaisia teoksia

GPz: Non-stationary sparse Gaussian processes for heteroscedastic uncertainty estimation in photometric redshifts
Tekijä: Almosallam, I, et al.
Julkaistu: (2016)

Improving Photometric Redshift Estimation using GPz: size information, post processing and improved photometry
Tekijä: Gomes, Z, et al.
Julkaistu: (2017)

A Sparse Gaussian Process Framework for Photometric Redshift Estimation
Tekijä: Almosallam, I, et al.
Julkaistu: (2015)

Augmenting machine learning photometric redshifts with Gaussian mixture models
Tekijä: Hatfield, PW, et al.
Julkaistu: (2020)

Photometric redshift estimation using Gaussian processes
Tekijä: Bonfield, D, et al.
Julkaistu: (2010)

Heteroscedastic Gaussian processes for uncertain and incomplete data
Tekijä: Almosallam, I
Julkaistu: (2017)

Photometric redshifts for the next generation of deep radio continuum surveys - II. Gaussian processes and hybrid estimates
Tekijä: Duncan, K, et al.
Julkaistu: (2018)

Using sparse Gaussian processes for predicting robust inertial confinement fusion implosion yields
Tekijä: Hatfield, P, et al.
Julkaistu: (2019)

Calibrating photometric redshifts with intensity mapping observations
Tekijä: Alonso, D, et al.
Julkaistu: (2017)

Cosmology with photometric redshifts
Tekijä: Gomes, Z
Julkaistu: (2019)

Analytical marginalization over photometric redshift uncertainties in cosmic shear analyses
Tekijä: Ruiz-Zapatero, J, et al.
Julkaistu: (2023)

Improving Photometric Redshift Estimates with Training Sample Augmentation
Tekijä: Irene Moskowitz, et al.
Julkaistu: (2024-01-01)

Heteroscedastic sparse Gaussian process regression-based stochastic material model for plastic structural analysis
Tekijä: Baixi Chen, et al.
Julkaistu: (2022-02-01)

Euclid preparation: X. The Euclid photometric-redshift challenge
Tekijä: Desprez, G, et al.
Julkaistu: (2020)

Evaluation of probabilistic photometric redshift estimation approaches for The Rubin Observatory Legacy Survey of Space and Time (LSST)
Tekijä: Schmidt, SJ, et al.
Julkaistu: (2020)

Hybrid photometric redshifts for sources in the COSMOS and XMM-LSS fields
Tekijä: Hatfield, PW, et al.
Julkaistu: (2022)

Empirical Estimation for Sparse Double-Heteroscedastic Hierarchical Normal Models
Tekijä: Vida Shantia, et al.
Julkaistu: (2020-06-01)

The performance of photometric reverberation mapping at high redshift and the reliability of damped random walk models
Tekijä: Jarvis, M, et al.
Julkaistu: (2019)

Support Vector Machines for Photometric Redshift Estimation from Broadband Photometry
Tekijä: Dan Wang, et al.
Julkaistu: (2007-08-01)

The sensitivity of GPz estimates of photo-z posterior PDFs to realistically complex training set imperfections
Tekijä: Stylianou, N, et al.
Julkaistu: (2022)

Bayesian photometric redshifts with empirical training sets
Tekijä: Wolf, C
Julkaistu: (2009)

Photometric redshifts for galaxies in the GOODS southern field
Tekijä: Mobasher, B, et al.
Julkaistu: (2004)

Bayesian Photometric Redshifts for Weak Lensing Applications
Tekijä: Edmondson, E, et al.
Julkaistu: (2006)

Measuring the transition to homogeneity with photometric redshift surveys
Tekijä: Alonso, D, et al.
Julkaistu: (2014)

Large-scale heteroscedastic regression via Gaussian process
Tekijä: Liu, Haitao, et al.
Julkaistu: (2022)

Photometric Redshift Estimation of Quasars by a Cross-modal Contrast Learning Method
Tekijä: Chen Zhang, et al.
Julkaistu: (2024-01-01)

Improving Photometric Redshift Estimation for Cosmology with LSST Using Bayesian Neural Networks
Tekijä: Evan Jones, et al.
Julkaistu: (2024-01-01)

CFHTLenS: Improving the quality of photometric redshifts with precision photometry
Tekijä: Hildebrandt, H, et al.
Julkaistu: (2012)

CFHTLenS: Improving the quality of photometric redshifts with precision photometry
Tekijä: Hildebrandt, H, et al.
Julkaistu: (2011)

Tracing the sound horizon scale with photometric redshift surveys
Tekijä: Sánchez, E, et al.
Julkaistu: (2011)

UVCANDELS: Catalogs of Photometric Redshifts and Galaxy Physical Properties
Tekijä: Vihang Mehta, et al.
Julkaistu: (2024-01-01)

Epistemic and Heteroscedastic Uncertainty Estimation in Retinal Blood Vessel Segmentation
Tekijä: Pedro Costa, et al.
Julkaistu: (2021-04-01)

MAPPING THE GALAXY COLOR–REDSHIFT RELATION: OPTIMAL PHOTOMETRIC REDSHIFT CALIBRATION STRATEGIES FOR COSMOLOGY SURVEYS
Tekijä: Masters, Daniel, et al.
Julkaistu: (2016)

Anomaly detection and removal using non-stationary Gaussian processes
Tekijä: Reece, S, et al.
Julkaistu: (2015)

Blind Source Separation Using Temporal Correlation, Non-Gaussianity and Conditional Heteroscedasticity
Tekijä: Seyyed Hamed Fouladi, et al.
Julkaistu: (2018-01-01)

Photometric redshifts for the next generation of deep radio continuum surveys – I. Template fitting
Tekijä: Duncan, K, et al.
Julkaistu: (2017)

Comparison of HI and optical redshifts of galaxies - The impact of redshift uncertainties on spectral line stacking
Tekijä: Maddox, N, et al.
Julkaistu: (2013)

The FENIKS Survey: Multiwavelength Photometric Catalog in the UDS Field, and Catalogs of Photometric Redshifts and Stellar Population Properties
Tekijä: Kumail Zaidi, et al.
Julkaistu: (2024-01-01)

Photometric redshifts for type Ia supernovae in the supernova legacy survey
Tekijä: Palanque-Delabrouille, N, et al.
Julkaistu: (2010)

Photometric selection of high-redshift type Ia supernova candidates
Tekijä: Sullivan, M, et al.
Julkaistu: (2006)