基于Transformer编码器与归一化流的点云生成
高能物理 - 实验
2022-11-28 v1
摘要
基于机器学习的数据生成已成为粒子物理中的主要研究课题。这是由于当前的蒙特卡洛模拟方法在未来亮度显著提高的对撞机中面临计算挑战。对撞机数据的生成类似于点云生成，但可以说更为困难，因为点之间存在需要被正确建模的复杂关联。本文提出了一种由归一化流和Transformer编码器组成的精炼模型。归一化流的输出由Transformer编码器进行修正，该编码器与另一个Transformer编码器判别器/评判器进行对抗训练。该模型达到了最先进的性能，同时实现了稳定的训练。
引用
@article{arxiv.2211.13623,
title = {Point Cloud Generation using Transformer Encoders and Normalising Flows},
author = {Benno Käch and Dirk Krücker and Isabell Melzer-Pellmann},
journal= {arXiv preprint arXiv:2211.13623},
year = {2022}
}