Versatile Energy-Based Models for High Energy Physics

要約

エネルギーベースのモデルには、エネルギー関数の形に柔軟性があるという利点があります。
最近、エネルギーベースのモデルは、コンピューター ビジョンと自然言語処理における高次元データのモデリングで大きな成功を収めています。
これらの進歩の兆候に従って、大型ハドロン衝突型加速器での高エネルギー物理イベント用の多用途のエネルギーベースのモデルを構築します。
このフレームワークは、強力な生成モデルに基づいて構築され、高次の粒子間相互作用を記述します。
さまざまなエンコーディング アーキテクチャに適合し、暗黙的な生成に基づいています。
アプリケーションの側面に関しては、強力なパラメーター化されたイベント ジェネレーター、一般的な異常信号検出器、および拡張イベント分類子として機能できます。

要約(オリジナル)

Energy-based models have the natural advantage of flexibility in the form of the energy function. Recently, energy-based models have achieved great success in modeling high-dimensional data in computer vision and natural language processing. In accordance with these signs of progress, we build a versatile energy-based model for High Energy Physics events at the Large Hadron Collider. This framework builds on a powerful generative model and describes higher-order inter-particle interactions. It suits different encoding architectures and builds on implicit generation. As for applicational aspects, it can serve as a powerful parameterized event generator, a generic anomalous signal detector, and an augmented event classifier.

arxiv情報

提供元, 利用サービス

arxiv.jp, Google