Open Access
Issue
A&A
Volume 669, January 2023
Article Number A141
Number of page(s) 15
Section Extragalactic astronomy
DOI https://doi.org/10.1051/0004-6361/202244509
Published online 24 January 2023
  1. Abraham, R. G., Valdes, F., Yee, H. K. C., & van den Bergh, S. 1994, ApJ, 432, 75 [NASA ADS] [CrossRef] [Google Scholar]
  2. Abraham, R. G., van den Bergh, S., Glazebrook, K., et al. 1996, ApJS, 107, 1 [NASA ADS] [CrossRef] [Google Scholar]
  3. Abraham, R. G., van den Bergh, S., & Nair, P. 2003, ApJ, 588, 218 [NASA ADS] [CrossRef] [Google Scholar]
  4. Ackermann, S., Schawinski, K., Zhang, C., Weigel, A. K., & Turp, M. D. 2018, MNRAS, 479, 415 [NASA ADS] [CrossRef] [Google Scholar]
  5. Adelman-McCarthy, J. K., Agüeros, M. A., Allam, S. S., et al. 2008, ApJS, 175, 297 [NASA ADS] [CrossRef] [Google Scholar]
  6. Annis, J., Soares-Santos, M., Strauss, M. A., et al. 2014, ApJ, 794, 120 [Google Scholar]
  7. Barton, E. J., Geller, M. J., & Kenyon, S. J. 2000, ApJ, 530, 660 [NASA ADS] [CrossRef] [Google Scholar]
  8. Bershady, M. A., Jangren, A., & Conselice, C. J. 2000, AJ, 119, 2645 [NASA ADS] [CrossRef] [Google Scholar]
  9. Bottrell, C., Hani, M. H., Teimoorinia, H., et al. 2019, MNRAS, 490, 5390 [NASA ADS] [CrossRef] [Google Scholar]
  10. Conselice, C. J. 2003, ApJS, 147, 1 [NASA ADS] [CrossRef] [Google Scholar]
  11. Conselice, C. J. 2014, ARA&A, 52, 291 [CrossRef] [Google Scholar]
  12. Conselice, C. J., Bershady, M. A., & Jangren, A. 2000, ApJ, 529, 886 [NASA ADS] [CrossRef] [Google Scholar]
  13. Darg, D. W., Kaviraj, S., Lintott, C. J., et al. 2010a, MNRAS, 401, 1043 [NASA ADS] [CrossRef] [Google Scholar]
  14. Darg, D. W., Kaviraj, S., Lintott, C. J., et al. 2010b, MNRAS, 401, 1552 [NASA ADS] [CrossRef] [Google Scholar]
  15. De Propris, R., Liske, J., Driver, S. P., Allen, P. D., & Cross, N. J. G. 2005, AJ, 130, 1516 [NASA ADS] [CrossRef] [Google Scholar]
  16. Di Matteo, T., Springel, V., & Hernquist, L. 2005, Nature, 433, 604 [NASA ADS] [CrossRef] [Google Scholar]
  17. Dieleman, S., Willett, K. W., & Dambre, J. 2015, MNRAS, 450, 1441 [NASA ADS] [CrossRef] [Google Scholar]
  18. Duncan, K., Conselice, C. J., Mundy, C., et al. 2019, ApJ, 876, 110 [NASA ADS] [CrossRef] [Google Scholar]
  19. Ferreira, L., Conselice, C. J., Duncan, K., et al. 2020, ApJ, 895, 115 [NASA ADS] [CrossRef] [Google Scholar]
  20. Hotelling, H. 1933, J. Educ. Psychol., 24, 498 [CrossRef] [Google Scholar]
  21. Ioffe, S., & Szegedy, C. 2015, in Proceedings of the 32nd International Conference on Machine Learning, eds. F. Bach, & D. Blei (Lille, France: PMLR), Proc. Mach. Learn. Res., 37, 448 [Google Scholar]
  22. Ivezić, Ž., Kahn, S. M., Tyson, J. A., et al. 2019, ApJ, 873, 111 [Google Scholar]
  23. Joseph, R. D., & Wright, G. S. 1985, MNRAS, 214, 87 [NASA ADS] [Google Scholar]
  24. Kent, S. M. 1985, ApJS, 59, 115 [NASA ADS] [CrossRef] [Google Scholar]
  25. Kingma, D. P., & Ba, J. 2014, ArXiv e-prints [arXiv:1412.6980] [Google Scholar]
  26. Lambas, D. G., Tissera, P. B., Alonso, M. S., & Coldwell, G. 2003, MNRAS, 346, 1189 [NASA ADS] [CrossRef] [Google Scholar]
  27. Laureijs, R., Amiaux, J., Arduini, S., et al. 2011, ArXiv e-prints [arXiv:1110.3193] [Google Scholar]
  28. Lin, L., Koo, D. C., Willmer, C. N. A., et al. 2004, ApJ, 617, L9 [NASA ADS] [CrossRef] [Google Scholar]
  29. Lintott, C. J., Schawinski, K., Slosar, A., et al. 2008, MNRAS, 389, 1179 [NASA ADS] [CrossRef] [Google Scholar]
  30. Lintott, C., Schawinski, K., Bamford, S., et al. 2011, MNRAS, 410, 166 [Google Scholar]
  31. Lotz, J. M., Primack, J., & Madau, P. 2004, AJ, 128, 163 [NASA ADS] [CrossRef] [Google Scholar]
  32. Lotz, J. M., Jonsson, P., Cox, T. J., & Primack, J. R. 2008, MNRAS, 391, 1137 [Google Scholar]
  33. Lupton, R. H., Gunn, J. E., & Szalay, A. S. 1999, AJ, 118, 1406 [Google Scholar]
  34. Mahajan, S., Drinkwater, M. J., Driver, S., et al. 2018, MNRAS, 475, 788 [NASA ADS] [CrossRef] [Google Scholar]
  35. Mundy, C. J., Conselice, C. J., Duncan, K. J., et al. 2017, MNRAS, 470, 3507 [Google Scholar]
  36. Nair, V., & Hinton, G. E. 2010, Rectified Linear Units Improve Restricted Boltzmann Machines (Madison: Omnipress), 807 [Google Scholar]
  37. Nevin, R., Blecha, L., Comerford, J., & Greene, J. 2019, ApJ, 872, 76 [NASA ADS] [CrossRef] [Google Scholar]
  38. Niemi, S.-M., Somerville, R. S., Ferguson, H. C., et al. 2012, MNRAS, 421, 1539 [NASA ADS] [CrossRef] [Google Scholar]
  39. Patton, D. R., Pritchet, C. J., Yee, H. K. C., Ellingson, E., & Carlberg, R. G. 1997, ApJ, 475, 29 [NASA ADS] [CrossRef] [Google Scholar]
  40. Patton, D. R., Pritchet, C. J., Carlberg, R. G., et al. 2002, ApJ, 565, 208 [CrossRef] [Google Scholar]
  41. Pearson, W. J., Wang, L., Trayford, J. W., Petrillo, C. E., & van der Tak, F. F. S. 2019a, A&A, 626, A49 [NASA ADS] [CrossRef] [EDP Sciences] [Google Scholar]
  42. Pearson, W. J., Wang, L., Alpaslan, M., et al. 2019b, A&A, 631, A51 [NASA ADS] [CrossRef] [EDP Sciences] [Google Scholar]
  43. Pearson, W. J., Suelves, L. E., Ho, S. C. C., et al. 2022, A&A, 661, A52 [NASA ADS] [CrossRef] [EDP Sciences] [Google Scholar]
  44. Rodrigues, M., Puech, M., Flores, H., Hammer, F., & Pirzkal, N. 2018, MNRAS, 475, 5133 [NASA ADS] [CrossRef] [Google Scholar]
  45. Rodriguez, J. D., Perez, A., & Lozano, J. A. 2010, IEEE Trans. Pattern Anal. Mach. Intell., 32, 569 [CrossRef] [Google Scholar]
  46. Sanders, D. B., & Mirabel, I. F. 1996, ARA&A, 34, 749 [Google Scholar]
  47. Schawinski, K., Thomas, D., Sarzi, M., et al. 2007, MNRAS, 382, 1415 [Google Scholar]
  48. Somerville, R. S., & Davé, R. 2015, ARA&A, 53, 51 [Google Scholar]
  49. Srivastava, N., Hinton, G., Krizhevsky, A., Sutskever, I., & Salakhutdinov, R. 2014, J. Mach. Learn. Res., 15, 1929 [Google Scholar]
  50. Stone, M. 1974, J. R. Stat. Soc. Ser. B (Methodol.), 36, 111 [Google Scholar]
  51. Stoughton, C., Lupton, R. H., Bernardi, M., et al. 2002, AJ, 123, 485 [Google Scholar]
  52. Takamiya, M. 1999, ApJS, 122, 109 [NASA ADS] [CrossRef] [Google Scholar]
  53. Tasca, L. A. M., Le Fèvre, O., López-Sanjuan, C., et al. 2014, A&A, 565, A10 [NASA ADS] [CrossRef] [EDP Sciences] [Google Scholar]
  54. Toomre, A., & Toomre, J. 1972, ApJ, 178, 623 [Google Scholar]
  55. van der Maaten, L., & Hinton, G. 2008, J. Mach. Learn. Res., 9, 2579 [Google Scholar]
  56. Van Der Maaten, L., Postma, E., & Van den Herik, J. 2009, J. Mach. Learn. Res., 10, 66 [Google Scholar]
  57. Walmsley, M., Ferguson, A. M. N., Mann, R. G., & Lintott, C. J. 2018, MNRAS, 483, 2968 [Google Scholar]
  58. Walmsley, M., Smith, L., Lintott, C., et al. 2020, MNRAS, 491, 1554 [Google Scholar]
  59. Walmsley, M., Lintott, C., Géron, T., et al. 2022, MNRAS, 509, 3966 [Google Scholar]
  60. Wang, L., Pearson, W. J., & Rodriguez-Gomez, V. 2020, A&A, 644, A87 [NASA ADS] [CrossRef] [EDP Sciences] [Google Scholar]
  61. White, S. D. M., & Rees, M. J. 1978, MNRAS, 183, 341 [Google Scholar]
  62. Yu, L., Wang, S., & Lai, K. K. 2005, IEEE Trans. Knowl. Data Eng., 18, 217 [Google Scholar]

Current usage metrics show cumulative count of Article Views (full-text article views including HTML views, PDF and ePub downloads, according to the available data) and Abstracts Views on Vision4Press platform.

Data correspond to usage on the plateform after 2015. The current usage metrics is available 48-96 hours after online publication and is updated daily on week days.

Initial download of the metrics may take a while.