Deep learning with photosensor timing information as a background rejection method for the Cherenkov Telescope Array
New deep learning techniques present promising new analysis methods for Imaging Atmospheric Cherenkov Telescopes (IACTs) such as the upcoming Cherenkov Telescope Array (CTA). In particular, the use of Convolutional Neural Networks (CNNs) could provide a direct event classification method that uses t...
Автори: | Spencer, ST, Armstrong, T, Watson, J, Mangano, S, Renier, Y, Cotter, G |
---|---|
Формат: | Journal article |
Мова: | English |
Опубліковано: |
Elsevier
2021
|
Схожі ресурси
Схожі ресурси
-
Science with the Cherenkov Telescope Array
за авторством: Acharya, B, та інші
Опубліковано: (2019) -
Muons as a tool for background rejection in imaging atmospheric Cherenkov telescope arrays
за авторством: L. Olivera-Nieto, та інші
Опубліковано: (2021-12-01) -
The gamma-ray Cherenkov telescope for the Cherenkov telescope array
за авторством: Tibaldo, L, та інші
Опубліковано: (2017) -
Background rejection using image residuals from large telescopes in imaging atmospheric Cherenkov telescope arrays
за авторством: L. Olivera-Nieto, та інші
Опубліковано: (2022-12-01) -
Background rejection in atmospheric Cherenkov telescopes using recurrent convolutional neural networks
за авторством: R. D. Parsons, та інші
Опубліковано: (2020-05-01)