喷注图像——深度学习版

基于将粒子物理探测器视为相机、并将其测量的高能粒子准直流（即喷注）视为图像的概念，我们研究了基于深度学习架构的机器学习技术用于识别高度增强的 W 玻色子的潜力。在喷注图像上训练的现代表深度学习算法可以胜过标准的基于物理动机特征的喷注标记方法。我们开发了可视化技术，以展示网络如何学习这些特征以及使用了哪些额外信息来提升性能。这种基于物理动机特征驱动的工具与监督学习算法之间的相互作用是通用的，可用于显著提高发现新粒子和新力的灵敏度，并更深入地理解喷注内的物理。