更优隐空间造就更优自编码器
高能物理 - 唯象学
2021-09-22 v1 机器学习
摘要
作为 LHC 上反常搜寻背后工具的自编码器存在结构性问题：它们只在一个方向上有效，能提取复杂度更高的喷注，却不能反向工作。为此，我们从（变分）自编码器的隐空间推导分类器，具体采用高斯混合与狄利克雷隐空间。特别地，狄利克雷设置解决了该问题，并提升了网络的性能与可解释性。
引用
@article{arxiv.2104.08291,
title = {Better Latent Spaces for Better Autoencoders},
author = {Barry M. Dillon and Tilman Plehn and Christof Sauer and Peter Sorrenson},
journal= {arXiv preprint arXiv:2104.08291},
year = {2021}
}
备注
25 pages