作为部分子簇射的深度学习

我们通过使用深度学习网络构建玩具部分子簇射模型，在QCD背景下明确了某些深度学习架构与重整化群之间的联系。该模型旨在描述大型强子对撞机上的质子-质子碰撞。卷积自编码器学习一组有效编码完全簇射QCD碰撞事件行为的核。网络以递归方式构建以确保自相似性，且所训练的网络参数数量较少。随机性通过一种新颖的自定义掩码层引入，该层还利用跳层连接保留已有的部分子分裂。通过应用簇射合并过程，该网络可在矩阵元计算产生的未簇射事件上求值。训练后的网络表现为一个定性重现基于喷注的观测量的一部分子簇射。