Open Access
Issue
A&A
Volume 688, August 2024
Article Number A33
Number of page(s) 12
Section Catalogs and data
DOI https://doi.org/10.1051/0004-6361/202348714
Published online 31 July 2024
  1. Abraham, S., Philip, N. S., Kembhavi, A., Wadadekar, Y. G., & Sinha, R. 2012, MNRAS, 419, 80 [NASA ADS] [CrossRef] [Google Scholar]
  2. Abraham, S., Aniyan, A. K., Kembhavi, A. K., Philip, N. S., & Vaghmare, K. 2018, MNRAS, 477, 894 [NASA ADS] [CrossRef] [Google Scholar]
  3. Allen, G., Andreoni, I., Bachelet, E., et al. 2019, arXiv e-prints [arXiv:1982.88522] [Google Scholar]
  4. Baldry, I. K., Glazebrook, K., & Driver, S. P. 2008, MNRAS, 388, 945 [NASA ADS] [Google Scholar]
  5. Baldwin, J. A., Phillips, M. M., & Terlevich, R. 1981, PASP, 93, 5 [Google Scholar]
  6. Ball, N. M., & Brunner, R. J. 2010, Int. J. Mod. Phys. D, 19, 1049 [Google Scholar]
  7. Ball, N. M., Brunner, R. J., Myers, A. D., & Tcheng, D. 2006, ApJ, 650, 497 [NASA ADS] [CrossRef] [Google Scholar]
  8. Balogh, M. L., Morris, S. L., Yee, H. K. C., Carlberg, R. G., & Ellingson, E. 1999, ApJ, 527, 54 [Google Scholar]
  9. Barchi, P. H., de Carvalho, R., Rosa, R., et al. 2020, Astron. Comput., 30, 100334 [NASA ADS] [CrossRef] [Google Scholar]
  10. Bishop, C. M. 2006, Pattern Recognition and Machine Learning (Springer) [Google Scholar]
  11. Bisigello, L., Caputi, K. I., Colina, L., et al. 2016, ApJS, 227, 19 [NASA ADS] [CrossRef] [Google Scholar]
  12. Bisigello L., Caputi, K. I., Colina, L., et al. 2017, ApJS, 231, 3 [NASA ADS] [CrossRef] [Google Scholar]
  13. Bonjean, V., Aghanim, N., Salomé, P., et al. 2019, A&A, 622, A137 [NASA ADS] [CrossRef] [EDP Sciences] [Google Scholar]
  14. Brescia, M., Cavuoti, S., Longo, G., & De Stefano, V. 2014, A&A, 568, A126 [NASA ADS] [CrossRef] [EDP Sciences] [Google Scholar]
  15. Brinchmann, J., Charlot, S., White, S. D. M., et al. 2004, MNRAS, 351, 1151 [Google Scholar]
  16. Bruzual, A. G. 1983, ApJ, 273, 105 [CrossRef] [Google Scholar]
  17. Bruzual, G., & Charlot, S. 2003, MNRAS, 344, 1000 [NASA ADS] [CrossRef] [Google Scholar]
  18. Calzetti, D., Kinney, A. L., & Storchi-Bergmann, T. 1994, ApJ, 429, 582 [Google Scholar]
  19. Cheng, H.-T., et al. 2016, “Wide & Deep Learning for Recommender Systems,” Proceedings of the First Workshop on Deep Learning for Recommender Systems, 7 [CrossRef] [Google Scholar]
  20. Cheng, T.-Y., Li, N., Conselice, C. J., et al. 2020, MNRAS, 494, 3750 [NASA ADS] [CrossRef] [Google Scholar]
  21. Chollet, F., et al. 2015, Keras, https://keras.io [Google Scholar]
  22. Ciesla, L., Elbaz, D., & Fensch, J. 2017, A&A, 608, A41 [NASA ADS] [CrossRef] [EDP Sciences] [Google Scholar]
  23. Clarke, A. O., Scaife, A. M. M., Greenhalgh, R., & Griguta, V. 2020, A&A, 639, A84 [NASA ADS] [CrossRef] [EDP Sciences] [Google Scholar]
  24. Conroy, C. 2013, ARA&A, 51, 393 [NASA ADS] [CrossRef] [Google Scholar]
  25. Cunha, P. A. C., & Humphrey, A. 2022, A&A, 666, A87 [NASA ADS] [CrossRef] [EDP Sciences] [Google Scholar]
  26. Delli Veneri, M., Cavuoti, S., Brescia, M., Longo, G., & Riccio, G. 2019, MNRAS, 486, 1377 [Google Scholar]
  27. Dieleman, S., Willett, K. W., & Dambre, J. 2015, MNRAS, 450, 1441 [NASA ADS] [CrossRef] [Google Scholar]
  28. D’Isanto, A., & Polsterer, K. L. 2018, A&A, 609, A111 [Google Scholar]
  29. Domínguez Sánchez, H., Huertas-Company, M., Bernardi, M., Tuccillo, D., & Fischer, J. L. 2018, MNRAS, 476, 3661 [Google Scholar]
  30. Dorogush, A. V., Ershov, V., & Yandex, A. G. 2018, arXiv e-prints [arXiv:1810.11363] [Google Scholar]
  31. Dressler, A., Lynden-Bell, D., Burstein, D., et al. 1987, ApJ, 313, 42 [Google Scholar]
  32. Faber, S. M. 1973, ApJ, 179, 731 [NASA ADS] [CrossRef] [Google Scholar]
  33. Fogarty, K., Postman, M., Larson, R., Donahue, M., & Moustakas, J. 2017, ApJ, 846, 103 [Google Scholar]
  34. Friedman, J. H. 2001, Ann. Stat., 29, 1189 [Google Scholar]
  35. Gallazzi, A., Charlot, S., Brinchmann, J., White, S. D. M., & Tremonti, C. A. 2005, MNRAS, 362, 41 [Google Scholar]
  36. Garnett, D. R. 2002, ApJ, 581, 1019 [NASA ADS] [CrossRef] [Google Scholar]
  37. George, D., & Huerta, E. A. 2018, Phys. Lett. B, 778, 64 [NASA ADS] [CrossRef] [Google Scholar]
  38. Goodfellow, I., Bengio, Y., & Courville, A. 2016, Deep Learning (Cambridge: MIT Press) [Google Scholar]
  39. Hoyle, B. 2016, Astron. Comput., 16, 34 [NASA ADS] [CrossRef] [Google Scholar]
  40. Ivezić, Ž., et al., 2019, ApJ, 873, 111 [NASA ADS] [CrossRef] [Google Scholar]
  41. Janowiecki, S., Catinella, B., Cortese, L., et al., 2017, MNRAS, 466, 4795 [NASA ADS] [Google Scholar]
  42. Jones, M. L., Hickox, R. C., Black, C. S., et al. 2016, ApJ, 826, 12 [NASA ADS] [CrossRef] [Google Scholar]
  43. Kauffmann, G., Heckman, T. M., White, S. D. M., et al. 2003, MNRAS, 341, 33 [Google Scholar]
  44. Kennicutt, Jr. R. C. 1998, ApJ, 498, 541 [NASA ADS] [CrossRef] [Google Scholar]
  45. Kennicutt, R. C., & Evans, N. J. 2012, ARA&A, 50, 531 [NASA ADS] [CrossRef] [Google Scholar]
  46. Kim, E. J., & Brunner, R. J. 2017, MNRAS, 464, 4463 [Google Scholar]
  47. Kohavi, R. 1995, Proceedings of the 14th International Joint Conference on Artificial Intelligence – Volume 2, IJCAI’95 [Google Scholar]
  48. Kormendy, J. 1977, ApJ, 218, 333 [NASA ADS] [CrossRef] [Google Scholar]
  49. Krakowski, T., Małek, K., Bilicki, M., et al. 2016, A&A, 596, A39 [NASA ADS] [CrossRef] [EDP Sciences] [Google Scholar]
  50. Kravtsov, A. V., Vikhlinin, A. A., & Meshcheryakov, A. V. 2018, Astron. Lett., 44, 8 [Google Scholar]
  51. Kroupa, P. 2001, MNRAS, 322, 231 [NASA ADS] [CrossRef] [Google Scholar]
  52. Lagache, G., Puget, J.-L., & Dole, H. 2005, ARA&A, 43, 727 [NASA ADS] [CrossRef] [Google Scholar]
  53. Laigle, C., Davidzon, I., Ilbert, O., et al. 2019, MNRAS, 486, 5104 [Google Scholar]
  54. Lara-Lopez, M. A., Cepa, J., Bongiovanni, A., et al. 2010, A&A, 521, A53 [Google Scholar]
  55. Laureijs, R., et al., 2011, arXiv e-prints [arXiv:1110.3193] [Google Scholar]
  56. Leger, A., & Puget, J. L. 1984, A&A, 137, L5 [Google Scholar]
  57. Lequeux, J., Peimbert, M., Rayo, J. F., Serrano, A., & Torres-Peimbert S. 1979, A&A, 80, 155 [NASA ADS] [Google Scholar]
  58. Li, C., Zhang, Y., Chenzhou, C., et al. 2023, MNRAS, 518, 513 [Google Scholar]
  59. Mannucci, F., Cresci, G., Maiolino, R., Marconi, A., & Gnerucci, A. 2010, MNRAS, 408, 2115 [NASA ADS] [CrossRef] [Google Scholar]
  60. Masters, D., Capak, P., Stern, D., et al. 2015, ApJ, 813, 53 [Google Scholar]
  61. Masters, D. C., Stern, D. K., Cohen, J. G., et al. 2019, ApJ, 877, 81 [Google Scholar]
  62. Mitchell, P. D., Lacey, C. G., Baugh, C. M., & Cole, S. 2013, MNRAS, 435, 87 [NASA ADS] [CrossRef] [Google Scholar]
  63. Mobasher, B., Dahlen, T., Ferguson, H. C., et al. 2015, ApJ, 808, 101 [NASA ADS] [CrossRef] [Google Scholar]
  64. Mucesh, S., Hartley, W. G., Palmese, A., et al. 2021, MNRAS, 502, 2770 [NASA ADS] [CrossRef] [Google Scholar]
  65. Nair, A., & Vivek, M. 2022, MNRAS, 511, 4946 [NASA ADS] [CrossRef] [Google Scholar]
  66. Nakoneczny, S. J., Bilicki, M., Pollo, A., et al. 2021, A&A, 649, A81 [NASA ADS] [CrossRef] [EDP Sciences] [Google Scholar]
  67. Pacifici, C., da Cunha, E., Charlot, S., et al. 2015, MNRAS, 447, 786 [NASA ADS] [CrossRef] [Google Scholar]
  68. Pearson, W. J., Wang, L., Hurley, P. D., et al. 2018, A&A, 615, A146 [NASA ADS] [CrossRef] [EDP Sciences] [Google Scholar]
  69. Philip, N. S., Wadadekar, Y., Kembhavi, A., & Joseph, K. B. 2002, A&A, 385, 1119 [NASA ADS] [CrossRef] [EDP Sciences] [Google Scholar]
  70. Razim, O., Cavuoti, S., Brescia, M., et al. 2021, MNRAS, 507, 5034 [NASA ADS] [CrossRef] [Google Scholar]
  71. Roberts, M. S., & Haynes, M. P. 1994, ARA&A, 32, 115 [NASA ADS] [CrossRef] [Google Scholar]
  72. Salim, S., Rich, R. M., Charlot, S., et al. 2007, ApJS, 173, 267 [NASA ADS] [CrossRef] [Google Scholar]
  73. Salvato, M., Ilbert, O., & Hoyle, B. 2019, Nat. Astron. 3, 212 [NASA ADS] [CrossRef] [Google Scholar]
  74. Schindler, J. T., Fan, X., McGreer, I. D., et al. 2017, ApJ, 851, 13 [NASA ADS] [CrossRef] [Google Scholar]
  75. Siudek, M., Małek, K., Pollo, A. et al. 2018, A&A, 617, A70 [NASA ADS] [CrossRef] [EDP Sciences] [Google Scholar]
  76. Smith, D. J. B., & Hayward, C. C. 2015, MNRAS, 453, 1597 [NASA ADS] [CrossRef] [Google Scholar]
  77. Soumagnac, M. T., Abdalla, F. B., Lahav, O., et al. 2015, MNRAS, 450, 666 [NASA ADS] [CrossRef] [Google Scholar]
  78. Speagle, J. S., Capak, P. L., Eisenstein, D. J., Masters, D. C., & Steinhardt, C. L. 2016, MNRAS, 461, 3432 [NASA ADS] [CrossRef] [Google Scholar]
  79. Stensbo-Smidt, K., Gieseke, F., Igel, C., Zirm, A., & Steenstrup Pedersen, K. 2017, MNRAS, 464, 2577 [NASA ADS] [CrossRef] [Google Scholar]
  80. Su, S., Kong, X., Li, J., & Fang, G. 2013, ApJ, 778, 10 [NASA ADS] [CrossRef] [Google Scholar]
  81. Surana, S., Wadadekar, Y., Bait, O., & Bhosale, H. 2020, MNRAS, 493, 4808 [NASA ADS] [CrossRef] [Google Scholar]
  82. Tagliaferri, R., Longo, G., Andreon, S., et al. 2003, Lect. Notes Comput. Sci., 2859, 226 [NASA ADS] [CrossRef] [Google Scholar]
  83. Tremonti, C. A., Heckman, T. M., Kauffmann, G., et al. 2004, ApJ, 613, 898 [Google Scholar]
  84. Turner, S., Kelvin, L. S., Baldry, I. K., et al. 2019, MNRAS, 482, 126 [NASA ADS] [CrossRef] [Google Scholar]
  85. Vasconcellos, E. C., de Carvalho, R. R., Gal, R. R., et al. 2011, AJ, 141, 189 [Google Scholar]
  86. Walcher, J., Groves, B., Budavári, T., & Dale, D. 2011, Ap&SS, 331, 1 [NASA ADS] [CrossRef] [Google Scholar]
  87. Walmsley, M., Smith, L., Lintott, C., et al. 2020, MNRAS, 491, 1554 [Google Scholar]
  88. Wijesinghe, D. B., Hopkins, A. M., Brough, S., et al. 2012, MNRAS, 423, 3679 [NASA ADS] [CrossRef] [Google Scholar]
  89. Wright, E. L., Eisenhardt, P. R. M., Mainzer, A. K., et al. 2010, AJ, 140, 1868 [Google Scholar]
  90. York, D. G., Adelman, J., Anderson, Jr., J. E., et al. 2000, AJ, 120, 1579 [NASA ADS] [CrossRef] [Google Scholar]
  91. Zeraatgari, F. Z., Hafezianzadeh, F., Zhang, et al. 2024, MNRAS, 527, 4677 [Google Scholar]
  92. Zhan, H. 2011, Sci. Sin. Phys. Mech. Astron., 41, 1441 [NASA ADS] [CrossRef] [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.