<div dir="ltr"><div><p style="font-size:inherit;background-color:rgba(0,0,0,0);word-spacing:1px;border-color:rgb(0,0,0);color:rgb(0,0,0)"><b style="font-size:1rem;background-color:rgba(0,0,0,0);border-color:rgb(0,0,0)">Learning Representations of Galaxies: </b><b style="background-color:rgba(0,0,0,0);font-size:1rem;border-color:rgb(0,0,0)">From Self-Organizing Maps to Foundation Models</b></p><p style="background-color:rgba(0,0,0,0);word-spacing:1px;border-color:rgb(0,0,0);color:rgb(0,0,0)"><font size="4">Sogol Sanjaripour<br>PhD Thesis Defense</font><br><b style="font-size:1rem;background-color:rgba(0,0,0,0);border-color:rgb(0,0,0)">Monday, October 19 · 11:00 AM (Pacific Time)</b><br><b style="font-size:1rem;background-color:rgba(0,0,0,0);border-color:rgb(0,0,0)">In Person:</b> <font size="4">MRB Conference Room, First Floor</font><br><b style="font-size:1rem;background-color:rgba(0,0,0,0);border-color:rgb(0,0,0)">Online:</b> <a href="https://ucr.zoom.us/j/91455184475?pwd=ElhoRNckcr8olvYmaNIbAcuDfBQk5O.1" target="_blank" style="color:rgb(66,133,244);font-size:1rem;background-color:rgba(0,0,0,0);border-color:rgb(66,133,244)">Join via Zoom</a></p><p style="font-size:inherit;background-color:rgba(0,0,0,0);word-spacing:1px;border-color:rgb(0,0,0);color:rgb(0,0,0)">Upcoming surveys such as Euclid and Roman are transforming our view of the universe by providing imaging and photometric observations of enormous galaxy populations. However, spectroscopic measurements needed to constrain many of their physical properties remain limited. This raises an important question: how much information about galaxy evolution and physical properties is encoded in astronomical images, and how effectively can machine learning extract it? In my dissertation, I investigate this question through unsupervised and self-supervised representation learning, from Self-Organizing Maps to transformer-based foundation models, with applications to galaxy populations, scaling relations, and active galactic nuclei in dwarf galaxies.</p><p dir="auto" style="font-size:inherit;background-color:rgba(0,0,0,0);word-spacing:1px;border-color:rgb(0,0,0);color:rgb(0,0,0)">For those joining in person, feel free to arrive 10–15 minutes early to enjoy some snacks before we begin :)</p><p style="font-size:inherit;background-color:rgba(0,0,0,0);word-spacing:1px;border-color:rgb(0,0,0);color:rgb(0,0,0)">Everyone is welcome to join in person or online! Hope to see you there!</p></div></div>