DeepTreeGANv2: Iterative Pooling of Point Clouds

要約

高エネルギー物理学では、粒子と検出器の相互作用に、詳細で時間のかかるシミュレーションが使用されます。
生成モデルを使用してこれらのシミュレーションを回避するには、粒子間の複雑な依存関係を正しくモデル化すると同時に、大きな点群を短時間で生成する必要があります。
各パーティクルは前世代のパーティクルの崩壊または検出器の相互作用によって生成されるため、パーティクル シャワーは本質的にツリーベースのプロセスです。
この研究では、そのような点群をツリーベースの方法で繰り返し集約できる、批評家をフィーチャーした DeepTreeGAN の大幅な拡張機能を紹介します。
このモデルが複雑な分布を再現できることを示し、公開されている JetNet 150 データセットでのパフォーマンスを評価します。

要約(オリジナル)

In High Energy Physics, detailed and time-consuming simulations are used for particle interactions with detectors. To bypass these simulations with a generative model, the generation of large point clouds in a short time is required, while the complex dependencies between the particles must be correctly modelled. Particle showers are inherently tree-based processes, as each particle is produced by the decay or detector interaction of a particle of the previous generation. In this work, we present a significant extension to DeepTreeGAN, featuring a critic, that is able to aggregate such point clouds iteratively in a tree-based manner. We show that this model can reproduce complex distributions, and we evaluate its performance on the public JetNet 150 dataset.

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