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深度学习技术在对撞机硬散射过程分析中的应用

数据分析、统计与概率 2021-09-20 v1 高能物理 - 实验高能物理 - 唯象学

作者: Lev Dudko , Petr Volkov , Georgii Vorotnikov , Andrei Zaborenko

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摘要

深度神经网络已当之无愧地成为高能物理中最精确的分析工具之一。在本文中,我们将介绍在顶夸克分析实例的分类任务中提升深度神经网络性能的若干方法。这些途径与建议将涵盖超参数调优、错误提升以及应用于对撞机物理的 AutoML 算法。

关键词

深度学习深度神经网络对撞机物理顶夸克分类 AutoML

引用

@article{arxiv.2109.08520,
  title  = {Application of Deep Learning Technique to an Analysis of Hard Scattering Processes at Colliders},
  author = {Lev Dudko and Petr Volkov and Georgii Vorotnikov and Andrei Zaborenko},
  journal= {arXiv preprint arXiv:2109.08520},
  year   = {2021}
}

备注

Proceeding of the DLCP'21 conference. https://theory.sinp.msu.ru/doku.php/dlcp21/about